目標檢測之R-CNN系列
Object Detection，在給定的圖像中，找到目標圖像的位置，並標注出來。 或者是，圖像中有那些目標，目標的位置在那。這個目標，是限定在數據集中包含的目標種類，比如數據集中有兩種目標:狗，貓。 就在圖像找出來貓，狗的位置，並標注出來 是狗還是貓。 這就涉及到兩個問題： 目標 ...
原文：目標檢測之R-CNN系列和YOLO
一 R CNN 區域卷積神經網絡 對每張圖選取多個區域，然后每個區域作為一個樣本進入一個卷積神經網絡來抽取特征，最后使用分類器來對齊分類，和一個回歸器來得到准確的邊框。 步驟： 對輸入的每張圖片使用一個基於規則的 選擇性搜索 算法來選取多個提議區域 選取一個預先訓練好的卷積神經網絡並去掉最后一個輸出層，每個區域被調整成這個網絡要求的輸入大小並計算輸出，這個輸出將作為這個區域的特點 使用這些區域特征 ...
2018-08-05 08:49 0 915 推薦指數：
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注：本博客截取自多篇文章，只為學習交流 表1.coco2017模型性能對比[1] 一、faster RCNN 這個算法是一個系列，是RBG大神最初從RCNN發展而來，RCNN->fast RCNN->faster RCNN，那么簡單的介紹下前兩種算法 ...
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1 引言 深度學習目前已經應用到了各個領域，應用場景大體分為三類：物體識別，目標檢測，自然語言處理。本文着重與分析目標檢測領域的深度學習方法，對其中的經典模型框架進行深入分析。 目標檢測可以理解為是物體識別和物體定位的綜合，不僅僅要識別出物體屬於哪個分類，更重要的是得到物體在圖片中的具體位置 ...
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