RCNN系列算法的發展
一、 RCNN系列的發展 1.1 R-CNN 根據以往進行目標檢測的方法，在深度學習應用於目標檢測時，同樣首先嘗試使用滑動窗口的想法，先對圖片進行選取2000個候選區域，分別對這些區域進行提取特征以用來識別分割。 1.1.1 rcnn具體的步驟是： 步驟一：在imagenet分類 ...
原文：RCNN系列算法總結
RCNN 物體檢測不再是對單一物體進行分類，而是要分類多個物體，另一方面還需要知道這些物體在什么地方，也就是bounding box。這兩點使得識別比分類更加困難。 因此采用來扣一塊區域出來，放卷積神經網絡來看一看是不是我要的物體，如果不是就丟棄，如果是，那就找到這個物體了。如此使用Selective Search生成若干個區域，然后對每一個區域進行一次分類，就可以了。 每一個生成的感興趣區域的框 ...
2019-08-25 14:19 0 425 推薦指數：
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