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目标检测:识别类别(分类+回归)
核心问题:如何选择;如何提取;’如何判断为目标(见PPT)
RCNN:(1)使用基于图像分割的selective search提取候选区域
(2)固定大小输入,cnn共用特征
(3)分类与回归
FAST RCNN(SPPNet):避免重复,提高速度
FASTER RCNN:替换耗时的selective search操作,特征图中产生原始图像中的不同大小和尺度的候选区域。
FPN:特征金字塔,(多尺度特征融合,多尺度预测)
本文介绍了目标检测领域的关键技术和算法,包括RCNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和FPN等。探讨了从候选区域提取到多尺度特征融合的进化过程,以及如何通过特征金字塔提升检测精度。
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