1. 什么是CNN 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。 我们先来看卷积 ...

 目标检测的复杂性由如下两个因素引起, 1. 大量的候选框需要处理, 2. 这些候选框的定位是很粗糙的, 必须被微调 Faster R-CNN 网络将提出候选框的网络(RPN)和检测网络(Fast R-CNN)融合到一个网络架构中, 从而很优雅的处理上面的两个问题, 即候选框的提出和候选框 ...

对几种常用的用于目标检测算法的理解 1 CNN 概述 1.1神经元 神经元是人工神经网络的基本处理单元，一般是多输入单输出的单元，其结构模型如图１所示。 图1.神经元模型 其中：Xi 表示输入信号； ｎ 个输入信号同时输入神经元 ｊ 。 Wij表示输入信号Xi与神经元 ｊ 连接的权重 ...

　　最先进的目标检测网络依赖于区域生成算法来假设目标位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已经减少了检测网络的运行时间，但也暴露出区域建议计算是个瓶颈。这篇文章，引出一个区域生成网络（RPN）和检测网络共享全图的卷积特征，因此使得区域建议几乎没有任何开销。RPN是一个在每一个位置同时预测 ...

Faster R-CNN教程 最后更新日期：2016年4月29日 本教程主要基于python版本的faster R-CNN，因为python layer的使用，这个版本会比matlab的版本速度慢10%，但是准确率应该是差不多的。 目前已经实现的有两种方式： Alternative ...

1、grandfather: R-CNN网络 结构如下： 工作流程： Input(an image) Proposals(~2K个，在使用CNN提取特征之前还要先resize) feature maps 每类得分，再经过NMS筛选，再使用手工设计的回归器进行box ...

看到一篇循序渐进讲R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN演进的博文，写得非常好，摘入于此，方便查找和阅读。 object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个 ...

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