Faster R-CNN 论文精读 部分翻译 在原文上做笔记

最新推荐文章于 2025-06-08 16:49:18 发布
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本文分享了在iPad的GoodNote应用中做笔记的经验，特别强调了使用蓝色荧光笔标记不确定部分和绿色高亮显示关键点的方法。作者邀请读者进行交流讨论，共同提升笔记效率。

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

这是在ipad的good note上做的笔记然后导出的，蓝色荧光笔画出的是部分不太确定或者不知道怎么翻译的地方，绿色部分是我认为的串起本文的重点。

欢迎交流讨论～～

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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faster r-cnn论文引用
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### Faster R-CNN论文引用格式 Faster R-CNN的原始论文标题为《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》，由Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross B. Girshick和Jian Sun于2015年发表。以下是常见的引用格式： #### APA格式 Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. *Advances in Neural Information Processing Systems*, 28, 91-99. #### MLA格式 Ren, Shaoqing, et al. "Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks." *Advances in Neural Information Processing Systems* 28 (2015): 91-99. #### IEEE格式 S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks,” in *Advances in Neural Information Processing Systems*, 2015, vol. 28, pp. 91–99. #### BibTeX格式 ```bibtex @inproceedings{ren2015faster, title={Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks}, author={Ren, Shaoqing and He, Kaiming and Girshick, Ross and Sun, Jian}, booktitle={Advances in neural information processing systems}, volume={28}, pages={91--99}, year={2015} } ``` 上述引用格式适用于不同的学术写作需求，确保在引用时选择适合的格式[^1]。 ### Faster R-CNN的核心贡献 Faster R-CNN通过引入区域提议网络（RPN）显著提升了目标检测的速度与效率。RPN生成候选区域，并与Fast R-CNN共享卷积特征图，从而避免了额外的计算开销[^4]。这种设计使得Faster R-CNN能够实现接近实时的目标检测性能。 ### 如何引用Faster R-CNN 在引用Faster R-CNN时，除了使用上述提供的标准引用格式外，还可以结合实际应用场景进行简要描述。例如，在技术报告或论文中提及Faster R-CNN时，可以说明其核心思想及其相对于前代模型（如R-CNN和Fast R-CNN）的改进之处[^3]。
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