原文:CNN--卷積神經網絡從R-CNN到Faster R-CNN的理解

. 什么是CNN 卷積神經網絡 Convolutional Neural Networks, CNN 是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡 Feedforward Neural Networks ,是深度學習 deep learning 的代表算法之一。 我們先來看卷積神經網絡各個層級結構圖: 上圖中CNN要做的事情是:給定一張圖片,是車還是馬未知,是什么車也未知,現在需要模型判斷這張 ...

2019-08-12 14:13 0 1178 推薦指數:

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Faster R-CNN

 目標檢測的復雜性由如下兩個因素引起, 1. 大量的候選框需要處理, 2. 這些候選框的定位是很粗糙的, 必須被微調 Faster R-CNN 網絡將提出候選框的網絡(RPN)和檢測網絡(Fast R-CNN)融合到一個網絡架構中, 從而很優雅的處理上面的兩個問題, 即候選框的提出和候選框 ...

Mon Jul 23 08:12:00 CST 2018 3 2651
對幾種常用的用於目標檢測算法的理解CNN,R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN

對幾種常用的用於目標檢測算法的理解 1 CNN 概述 1.1神經神經元是人工神經網絡的基本處理單元,一般是多輸入單輸出的單元,其結構模型如圖1所示。 圖1.神經元模型 其中:Xi 表示輸入信號; n 個輸入信號同時輸入神經元 j 。 Wij表示輸入信號Xi與神經元 j 連接的權重 ...

Sat May 25 23:43:00 CST 2019 0 507
Faster R-CNN(RPN)

  最先進的目標檢測網絡依賴於區域生成算法來假設目標位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已經減少了檢測網絡的運行時間,但也暴露出區域建議計算是個瓶頸。這篇文章,引出一個區域生成網絡(RPN)和檢測網絡共享全圖的卷積特征,因此使得區域建議幾乎沒有任何開銷。RPN是一個在每一個位置同時預測 ...

Fri Aug 03 01:19:00 CST 2018 0 3034
Faster R-CNN教程

Faster R-CNN教程 最后更新日期:2016年4月29日 本教程主要基於python版本的faster R-CNN,因為python layer的使用,這個版本會比matlab的版本速度慢10%,但是准確率應該是差不多的。 目前已經實現的有兩種方式: Alternative ...

Thu Apr 14 19:17:00 CST 2016 17 58293
目標檢測技術演進:R-CNN、Fast R-CNNFaster R-CNN

看到一篇循序漸進講R-CNN、Fast R-CNNFaster R-CNN演進的博文,寫得非常好,摘入於此,方便查找和閱讀。 object detection,就是在給定的圖片中精確找到物體所在位置,並標注出物體的類別。object detection要解決的問題就是物體在哪里,是什么這整個 ...

Thu Sep 13 08:38:00 CST 2018 0 1960
Fast R-CNN理解

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Sun Nov 04 20:15:00 CST 2018 2 26794
 
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