基於區域的全卷積神經網絡（R-FCN）簡介
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 ...
原文：全卷積神經網絡FCN
卷積神經網絡CNN YannLecun， 年 通過構建多層的卷積層自動提取圖像上的特征，一般來說，排在前邊較淺的卷積層采用較小的感知域，可以學習到圖像的一些局部的特征 如紋理特征 ，排在后邊較深的卷積層采用較大的感知域，可以學習到更加抽象的特征 如物體大小，位置和方向信息等 。CNN在圖像分類和圖像檢測領域取得了廣泛應用。 CNN提取的抽象特征對圖像分類 圖像中包含哪些類別的物體，以及圖像中物體粗 ...
2018-07-19 14:49 0 1371 推薦指數：
相關推薦
全卷積網絡FCN
全卷積網絡FCN fcn是深度學習用於圖像分割的鼻祖.后續的很多網絡結構都是在此基礎上演進而來. 圖像分割即像素級別的分類. 語義分割的基本框架: 前端fcn(以及在此基礎上的segnet,deconvnet,deeplab等) + 后端crf/mrf FCN是分割網絡的鼻祖,后面 ...
【圖像分割】：使用全卷積神經網絡FCN，進行圖像語義分割詳解(附代碼實現)
一.導論 本教程的FCN基於Tensorflow實現，並在本教程當中做了相應的講解，數據集和代碼均已經上傳Github鏈接:https://github.com/Geeksongs/Computer_vision 數據集采用了英國牛津大學視覺幾何組 —— IIIT Pet數據集，鏈接 ...
全卷積網絡 FCN 詳解
背景 CNN能夠對圖片進行分類，可是怎么樣才能識別圖片中特定部分的物體，在2015年之前還是一個世界難題。神經網絡大神Jonathan Long發表了《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》在圖像語義分割挖了一個坑 ...
FCN-全卷積網絡
全卷積網絡 Fully Convolutional Networks CNN 與 FCN 通常CNN網絡在卷積層之后會接上若干個全連接層, 將卷積層產生的特征圖(feature map)映射成一個固定長度的特征向量。以AlexNet為代表的經典CNN結構適合於圖像級的分類和回歸任務 ...
卷積神經網絡
先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...
卷積神經網絡
的全部（全像素全連接）,並且只是簡單的映射，並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢？卷積神經網絡（C ...
卷積神經網絡
卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...