R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

最新推荐文章于 2024-04-26 21:45:01 发布
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分类专栏： 深度学习-目标检测 深度学习-目标检测算法从RCNN到SSD 文章标签： R-CNN 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xbcreal/article/details/76035979
本文详细介绍了R-CNN（Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation）的工作原理，包括其测试和训练阶段的流程。R-CNN通过Selective Search提取潜在目标，使用预训练的AlexNet模型进行特征提取，再利用SVM进行分类，有效地实现了目标检测。此外，文章还提到了R-CNN在内存管理和参数共享方面的优势。

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      阅读这篇博客之前建议先阅读R-CNN之前的准备：Efficient Graph-Based Image Segmentation 以及R-CNN之前的准备：Selective Search for Object Recognition，这两篇博客讲的内容都是R-CNN的重要组成部分，先阅读他们可以帮助更好理解R-CNN。
      首先上图，说明R-CNN的组成。该图表示的是R-CNN模型在测试(test)阶段的过程，后续还将写到训练(train)阶段的过程。
这里写图片描述
      如图所示，R-CNN的输入是一张任意尺寸的图片，输出是图片中各个物体所在的位置(locations)，在R-CNN系统的中间，总共分为三个模块来完成这个功能。
      [1]利用R-CNN之前的准备：Selective Search for Object Recognition方法，给定一张图片，从中提取出大约2k的可能是物体的位置(理解为locations、proposals、re

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R-CNN（Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation）
zzh0908的博客
10-15 469
Abstract 以往的目标检测算法不仅效果不好而且原理复杂，RCNN是一种简单并且可扩展的算法，在VOC2012数据集上mean average precision (mAP)提高了30%。RCNN主要使用了两个方法：（1）使用CNN代替传统的特征提取方法来对候选区进行定位和分割（2）对于目标检测任务来说数据量是稀少的，所以采用了预训练CNN的策略。 Introduction 特征问题，最...
【论文精读】【RCNN】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
weixin_44184852的博客
03-04 1581
近年来，目标检测性能停滞不前。性能最好的系统是将多个低级图像特征与来自目标检测器和场景分类器的高级上下文相结合的复杂集成。本文提出了一种简单且可扩展的目标检测算法，该算法比PASCAL VOC 2012上以前的最佳结果相对改进了30%。我们通过两种思路实现了这一成绩。第一种是将高表示能力卷积神经网络应用于自下而上的候选框，以便定位和分割目标。第二个是训练的范例-当标记的训练数据稀缺时，训练大型CNN。
rcnn学习笔记:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
HAHA的专栏
03-08 6748
Rich feature hierarchies for accurate object                                  detection and semantic segmentation、         rcnn主要作用就是用于物体检测，就是首先通过selective search 选择2000个候选区域，这些区域中有我们需要的所对应的物体的b
(R-CNN)Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
chenaxin的博客
10-21 536
论文地址：https://arxiv.org/abs/1311.2524   图片分类不需要定位，而物体检测需要定位出物体的位置，也就是相当于把物体的bounding box检测出来，还有一点物体检测是要把所有图片中的物体都识别定位出来。 摘要   在标准的PASCAL VOC 数据集上测量的对象检测性能在过去几年已经稳定。最佳性能的方法通常是一个复杂的混合系统，它通常将多个低级图像特征与高级上下文组合起来。在本文中，我们提出了一个简单和可扩展的检测算法，相对于以前在VOC2012上的最佳结果(实现mAP
论文总结——R-CNN(Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation)
weixin_46266147的博客
04-19 488
前些天在学习如何使用YOLO，稍微抽空补一下理论知识。这里简要总结一下。 详情参看原论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 简介&思路概述 R-CNN将CNN用于精确目标检测（以及语义分割），并且取得了很大的成果（比它之前的方法精确度提高了30%），为之后的很多应...
R-CNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
夜夜秋雨
07-09 597
摘要 2012年之前, 目标检测算法性能已经进入平台期。性能好的算法都是集成算法（绑定底层特征和高层context）。在这篇文章中，作者提出了 R-CNN （Regions with CNN features）。算法介绍 1. R-CNN方法包含三个模块：1）产生类别无关的候选区域； 2）利用CNN（卷积神经网络）提取固定长度的特征； 3）学习linear SVM的集合，每个linear SVM
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation论文笔记
qq_58739479的博客
04-18 1107
文献的研究目的是为了提高对象检测和语义分割的准确性，特别是在PASCAL VOC这样的标准数据集上。研究的核心是提出一种名为R-CNN（Regions with CNN features）的新型算法，该算法通过结合区域提议和卷积神经网络（CNN）来实现更精确的对象定位和分类。研究方法包括以下几个关键步骤：1. **区域提议提取**：- 使用自底向上的方法，如Selective Search，从图像中提取可能包含对象的区域提议。这些提议作为后续处理的输入。
笔记二 | Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
weixin_45581089的博客
01-17 603
分为三个部分 第一部分 region proposal 方法 selective search 第二部分 Feature extraction 从每个region proposal中提取4096维的特征向量 【方法】the Caffe implementation of the CNN Krizhevsky等人 网络传播 在进行特征提取前，需要先将每个建议框调整到227×227 第三部分 训练 SVM训练 ...
目标检测论文阅读 RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
最新发布
qq_45738761的博客
04-26 823
在实际应用中，通常是选取固定大小的滑动窗口来提取HOG特征，对于一个64×128的图像窗口，每8×8个像素组成一个cell，每2×2个cell组成一个block，一共有105个block，因此该图像的窗口特征维数为105×36=3780。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。由于事先并不知道物体在图片的哪个位置，为了避免漏检，我们应该对图片中尽量多的 region 进行搜索，于是有了暴力搜索算法：定义多个大小不同的窗口，在图像上滑动检测，但是这种方法的复杂度极高。
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 笔记
hjl240的专栏
07-09 1035
CVPR2014   物体检测算法，R-CNN，即Regions with CNN features。该论文采用的方法在PASCAL VOC 2010上mAP达到53.7%，比之前传统的方法要高很多。   论文总体思路可以分成3个步骤： 1.     产生大约2000个region proposals 2.     对这些region proposals进行CNN训练，提取特征向量
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
znsjsnsnsn的博客
03-23 130
(1) Pre-training，由于目标检测的数据量相对较少，不足以训练一个好的CNN网络，因此首先使用一个大的数据集（ILSVRC2012数据集）来训练AlexNet，得到一个预训练的分类网络模型。3.SVM要寻找的最优解：每一个可能把数据集正确分开的方向都有一个最优决策面，而不同方向的最优决策面的分类间隔通常是不同的，那个具有“最大间隔”的决策面。2.在计算2k个建议框的CNN特征时，在硬盘上保留了2K个建议框的Pool5特征，虽然这样做只需要一次CNN前向网络运算，但是耗费了大量磁盘空间。
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(R-CNN)
CltCj的博客
07-03 622
论文阅读 文章地址 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 论文阅读一、Object detection with R-CNN1.1 模块设计1.2.测试时间检测1.3 训练二、R-CNN训练过程2.1 选出潜在目标候选框(ROI)2.2 训练一个好的特征提取器2.3 训练最终的分类器2.4 训练回归模型三、预测四、R-CNN存在的问题总结 目标检测之R-CNN 这篇文章提出了一种简单且
论文精读：R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation...
qq_52053775的博客
05-22 1583
1.论文核心 我们提出了一种简单且可扩展的检测算法，相对于之前对VOC2012的最佳结果，它将平均平均精度(mAP)提高了30%以上——实现了53.3%的mAP。我们的方法结合了两个关键的见解：（1）可以应用高容量卷积神经网络(CNN)自底而上的地区建议为了定位和分段对象和 （2）标记训练数据稀缺，监督预训练辅助任务，其次是特定领域的微调，产生显著的性能提升。由于我们将区域建议与CNN结合起来，我们称我们的方法为R-CNN：具有CNN特征的区域。 2.主要内容 2.1 Abstract
【RCNN】《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 》
bryant_meng
11-23 4401
2014 CVPR   之前刚开始接触目标检测算法的时候，老是分不清deep learning中，物体检测和图片分类算法上的区别，弄得我头好晕，终于在这篇paper上，看到了解释。物体检测和图片分类的区别：图片分类不需要定位，而物体检测需要定位出物体的位置，也就是相当于把物体的bbox检测出来，还有一点物体检测是要把所有图片中的物体都识别定位出来。 文章目录1 Motivation2 Inno...
R-CNN ——Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report
乐亦亦乐的博客
09-21 669
R-CNN 论文原文：https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf 摘要 目标检测技术在数据集PASCAL VOC上的性能，在过去几年中发展的比较平缓。最好的方法是复杂的集成系统，典型的方法是组合多个低水平的图像特征成为高水平的上下文特征。本文提出了一种简单且可伸缩的目标检测算法，相比之前最好的算法，在2010VOC数据集上mAP有了30%的提升，达到了53...
（R-CNN）Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation论文阅读笔记2014
weixin_43422466的博客
05-17 710
（R-CNN）Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation论文阅读笔记2014 Abstract 使用PASCAL VOC数据集评估的目标检测任务的变现，近几年有所停滞，目前最好的方法都是复杂的聚集系统：将多个低级的图像特征与高级的context进行组合。本文中，我们提出一个简单的、可扩展的检测算法，相对于VOC2012最好表现提升了超过30%的mAP，达到了53.3%。我们的方法组合了两个关
R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(阅读)
深藏功与名
10-06 2003
终于有闲暇梳理一下检测这个系列，R-CNN大家应该都很熟悉，看流程图就知道内容不是很多，主要是一个开创性的检测工作。 在阅读论文中会有一些概念简称 1）CNN：Convolutional Neural Networks  2）FC：Fully Connected 3）IoU：Intersection over Union （IoU的值定义：Region Proposal与Ground
论文笔记：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
super_chicken的博客
06-20 475
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 概要 文章提出了一种目标检测算法，使得平均准确度相较于目前的最优方法相对提升了30%。该方法使用了卷积神经网络CNN来预测选取的区域从而定位和分割检测目标。当标记的训练数据较少时，该方法可以先在辅助数据集上进行有监督的预训练，再到目标...
R-CNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation by Ross Girshick, et al. (2014)在哪里下载
06-09
你可以在以下网址下载 R-CNN 论文的 PDF 版本： - https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf - https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf 这两个网址分别是论文作者在 arXiv 和 CVPR 网站上发布的论文。你可以从这些网址下载到论文的 PDF 版本。如果你遇到问题，请尝试使用搜索引擎来查找相关信息，或者联系学术网站的支持团队以获取帮助。
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