目標檢測(三) Fast R-CNN
引言 之前學習了 R-CNN 和 SPPNet，這里做一下回顧和補充。 問題 R-CNN 需要對輸入進行resize變換，在對大量 ROI 進行特征提取時，需要進行卷積計算，而且由於 ROI 存在重復區域，所以特征提取存在大量的重復計算； SPPNet 針對 R-CNN 進行了改進，其利用 ...
原文：目標檢測(一) R-CNN
R CNN全稱為 Region CNN，它是第一個成功地將深度學習應用到目標檢測的算法，后續的改進算法 Fast R CNN Faster R CNN都是基於該算法。 傳統方法 VS R CNN 傳統的目標檢測大多以圖像識別為基礎。一般是在圖片上窮舉出所有物體可能出現的區域框，然后對該區域框進行特征提取，運用圖像識別方法進行分類，最后通過非極大值抑制輸出結果。 傳統方法最大的問題在特征提取部分，它 ...
2019-04-25 10:33 0 1023 推薦指數：
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