[译] RCNN：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： 目标检测 文章标签： RCNN 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AnimateX/article/details/103587707
本文介绍了一种使用富特征层次结构进行准确目标检测和语义分割的技术报告，由Ross Girshick等人撰写。该方法旨在提高计算机视觉任务的准确性。

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

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

Tech report (v5)–arXiv
Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik

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[注]：附录部分后续补充，菜鸡翻译，希望大家反馈。

R-CNN（Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation）
zzh0908的博客
10-15 468
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...
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation论文笔记
qq_58739479的博客
04-18 1105
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。
【RCNN】《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 》
bryant_meng
11-23 4380
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...
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
woyaopojie1990的专栏
08-20 8983
学习笔记之《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》
【论文精读】【RCNN】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
weixin_44184852的博客
03-04 1575
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。
笔记二 | Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
weixin_45581089的博客
01-17 602
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
04-26 821
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。
【目标检测】RCNN (Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation)
SmileLing的专栏
04-08 2016
Girshick, Ross, et al. “[Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.](../R-CNN (Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentatio...
[RCNN] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
sinat_30618203的博客
07-02 327
Overview 1、文章主要贡献 CNN服务于detection任务: 1) CNN提取proposal特征 2）pretrain的CNN网络显著提高mAP 2、创新点 传统定位方法： 1）回归方法定位frame （mAP低） ...
RCNN（一）:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
浅小思的博客
08-04 2064
RCNN:基于丰富层次特征的精确目标检测和语义分割rbg大神将深度卷积网络引入目标检测领域，大幅提高了准确度和精度。并由此产生一系列改进算法。从RCNN -> SPP-NET -> Fast RCNN -> Faster RCNN 准确度和速度一步步提高，最终近乎于实时的水平。 本周粗略看了这几篇论文，总结一下方便以后回顾以及和大家讨论。 （未完待续，码字中…）摘要和引言传统的目标检测方法主要是
论文精读：R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation...
qq_52053775的博客
05-22 1575
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
R-CNN(Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation)
青山牌洗衣机的博客
01-11 2288
R-CNN，即Regions with CNN features, 是目前比较流行的目标检测中Region Proposal+CNN框架的基础，之后的Fast-RCNN、Faster-RCNN都是以它为基础。R-CNN的出发点在于"Features matter"，不同于传统的回归方法，R-CNN是用分类方法来解决目标检测问题。很多传统特征可以用图片经过CNN后得到的feature map表示，其
【论文阅读】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
weixin_53563701的博客
01-02 1350
R-CNN的附录也好多内容
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
- 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...
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