R-CNN论文解读

最新推荐文章于 2022-02-20 17:42:48 发布
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分类专栏： DeepLearning ComputerVision 文章标签： R-CNN object Detection
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Andrewseu/article/details/67632480
R-CNN是通过CNN提取region proposals特征的目标检测方法。它将目标检测转化为分类问题，使用Selective Search获取region proposals，Alexnet提取特征，并通过SVM分类。训练过程涉及预训练和领域微调，解决负样本不平衡问题采用Hard Negative Mining，同时利用回归修正bounding-box位置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

论文题目： Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

作者： Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik
会议： 2014 CVPR


1. R-CNN是什么

R-CNN就是Regions with CNN features, 意思是通过CNN来提取region Proposals的特征；而region proposals其实就是我们常说的ROI（兴趣点），在目标检测中就是目标可能所在的区域。


2.问题引入

在著名的竞赛PASCAL VOC中，近年来目标检测的mAP(mean average precision)已经处于一个瓶颈期，如图一所示


图一

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本文从相关知识、主要贡献、模型结构、实验设计、模型评估五个方面解读了Fast R-CNN这一模型，本人新手，有不足之处还望大家指正。
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Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation论文解读 http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50187029讲得很好，下面再加一点自己的理解。 1、在测试阶段，每个建议框通过CNN获取特征，然后分别用训练好的判断每个类别的SV
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