R-FCN論文閱讀(R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ) 目錄 作者及相關鏈接 方法概括 方法細節 實驗結果 總結 參考文獻 作者 ...
R FCN 原理 R FCN作者指出在圖片分類網絡中具有平移不變性 translation invariance ,而目標在圖片中的位置也並不影響分類結果 但是檢測網絡對目標的位置比較敏感.因此Faster R CNN將ROI的特征提取操作放在了最后分類網絡中間 靠后的位置 打破分類網絡的平移不變性,而不能直接放在網絡的末尾.但是這樣存在的問題是ROI特征提取不共享計算,導致計算量較大. 一般來講 ...
2018-05-22 17:44 0 2503 推薦指數:
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http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文標題為“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”,作者代季峰 1,14年畢業 ...
R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks R-FCN 的網絡結構: 不同於之前的fast/faster R-CNN的region-based,paper中的new ...
論文題目:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 論文鏈接:論文鏈接 論文代碼:Caffe版本鏈接地址;Python版本鏈接地址;Deformable R-FCN版本鏈接 ...
在 Faster R-CNN 中,檢測器使用了多個全連接層進行預測。如果有 2000 個 ROI,那么成本非常高。 R-FCN 通過減少每個 ROI 所需的工作量實現加速。上面基於區域的特征圖與 ROI 是獨立的,可以在每個 ROI 之外單獨計算。剩下的工作就比較簡單了,因此 R-FCN ...
R-FCN論文翻譯 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018-02-06 11:43:35 論文地址:R-FCN: Object ...
RCNN系列、Fast-RCNN、Faster-RCNN、R-FCN檢測模型對比 一.RCNN 問題一:速度 經典的目標檢測算法使用滑動窗法依次判斷所有可能的區域。本文則預先提取一系列較可能是物體的候選區域,之后僅在這些候選區域上提取特征,進行判斷。 問題二:訓練集 經典的目標檢測 ...
注:1.本博文持續更新中,文章較長,可以收藏方便下次閱讀。2.本人原創,謝絕轉載。 1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技術路線:selective ...