RCNN--目標檢測
原博文：http://www.cnblogs.com/soulmate1023/p/5530600.html 文章簡要介紹RCNN的框架，主要包含： 原圖--》候選區域生成--》對每個候選區域利用深度學習網絡進行特征提取--》特征送入每一類SVM分類器中判別--》回歸器修正候選框位置 經典圖 ...
原文：[目標檢測]RCNN系列原理
RCNN . 訓練過程 訓練時采用fine tune方式: 先用Imagenet 類 訓練，再用PASCAL VOC 類來fine tune。使用這種方式訓練能夠提高 個百分點。 訓練時每個batch的組成: batch size P 正樣本 負樣本組成 。可以使用random crop實現。 . Inference過程 測試過程使用Selective Search生成 個建議框，對建議框進行剪 ...
2017-04-29 11:16 0 1775 推薦指數：
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