RCNN

最新推荐文章于 2022-09-18 20:20:34 发布
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中科院自动化所2015年发表在AAAI上的论文Recurrent Convolutional Neural Network for Text Classification中提出了RCNN。之前就看过来神的狗池历险记，不过那时还没开始接触NLP不知道来神是研究这个的，当看到论文作者时就惊呆了，赶紧去和博客进行对比，确认大神本人无疑了，果然厉害的人在哪都厉害(づ￣ 3￣)づ，博客地址https://licstar.net/archives/807#comments，大家都去凑凑人气呀。

言归正传，RCNN在词向量的基础上，分别学习词语左右上下文的向量，与词向量构成单词的新表达，然后经过一维卷积和池化后得到文本的向量表示，最后进行分类。

CNN对文本建模时filter大小不好确定，太小时会遗漏很多关键信息，太大时会使得参数过多，因此提出了RCNN。

左侧文本表示：，最左侧随机初始化一个向量，所有句子共享；

右侧文本表示：

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Text-RCNN
qq_40377498的博客
04-11 641
Text-RCNN模型结构代码 模型结构 分为三部分，第一部分采用Bi-RNN来获取文本的上下文特征表示，第二部分采用max-pooling进一步提取特征信息，第三部分采用全连接层来获取类别概率。 代码 class Model(nn.Module): def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None:
TextRCNN-文本分类系列(三)
weixiao2015的博客
04-04 2960
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深度学习 + 论文详解： R-CNN 原理与优势
Kuo_Jun_Lin的博客
06-06 1235
论文链接R-CNN: http://islab.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/rcnn_pami.pdf
NLP---text-RCNN
逗逗的博客
08-08 1071
1. 简介 参考：(1) Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification (2) https://zhuanlan.zhihu.com/p/55015587 (3) https://zhuanlan.zhihu.com/p/42201550 设计思想：简而言之就是，结合RNN处理序列数据的优势与CNN提取局部特征...
TextRCNN、TextCNN、RNN
whaosoft143ai的博客
09-18 1536
小小搬运工周末也要学习一下~~虽然和世界没关 但还是地铁上看书吧, 大老勿怪 今天来说一下 文本分类必备经典模型文本分类是自然语言处理中最基本、最经典的任务，大部分自然语言处理任务都可以看作是分类任务。近年来，深度学习在众多研究领域中获得了巨大的成功，如今，也成为了 NLP 领域的标配技术，广泛渗透入文本分类任务中。与数字、图像不同，对文本的处理强调精细化的处理能力。传统的文本分类方法一般需要对输入模型的文本数据进行预处理，此外还需要通过人工标注的方法来获得良好的样本特征，然后使用经典的机器学习算法对其进行
Mask-RCNN-TF2.10.0可训练推理源码+预训练模型+测试数据集.zip
09-14
官方原版框架为：github.com/matterport/Mask_RCNN，很可惜这个框架只支持tf1.x版本，现在显卡都RTX40系列了，RTX30系列及其以上没法...具体训练流程matterport/Mask_RCNN是一样的，可以百度随便找个教程跟着流程走即可
Mask_Rcnn+balloon数据集+coco模型+balloon模型
05-30
** Mask-RCNN 技术详解 ** Mask-RCNN 是一种深度学习框架下的目标检测与分割技术，由 Matterport 公司的 Kaiming He、Georgia Tech 的 Ross Girshick 和 Facebook AI Research (FAIR) 的 Michael Massa 等人于2017...
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基于pytorch框架的Faster-RCNN模型python源码+项目说明+数据集.zip ## 步骤： 1、写入训练的txt文件    修改configs包下面的config文件中三个属性    然后根据自己的数据集的标注...
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02-28
总之，"faster-rcnn权重文件vgg16-caffe"涉及到的是深度学习中的目标检测技术，具体是Faster R-CNN模型与VGG16网络的结合，使用CAFFE框架实现，并且提供了预训练的权重以供使用。这一资源对于研究者和开发者来说是...
text_classifier:该项目是使用TextCNNTextRCNN的文本分类任务，嵌入层可调用Word2Vec，Bert，也可以直接使用词粒度的随机嵌入，带有注意模块，项目基于Tensorflow2.3开发。
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Python，TensorFlow实现文本分类代码集合（含数据）_TextCNN_TextRNN_TextRCNN_HierarchicalAttentionNetwork__Seq2seqWithAttention等等9种文本分类算法实现代码
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RCNN是2015年中科院发表的一篇文本分类的论文，RCNN实际是将RNN和CNN进行结合，先使用双向RNN获取输入文本的上语义和语法信息，接着使用最大池化自动地筛选出最重要的特征。然后接一个全连接层用于分类。下面详细说下论文的重要部分。 论文链接： ...
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12-17 2万+
Fast-RCNN建立在之前的深度卷积神经网络上进行有效的分类及目标检测。但是它使用了几个创新点来提高训练及测试速度，并且也提高了检测精度。
Rcnn
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### RCNN 深度学习算法介绍 #### 定义与背景 RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是一种用于目标检测的方法，该方法结合了区域提议和卷积神经网络的优势。这种方法最初由Ross Girshick等人提出，并在《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》这篇论文中进行了详细介绍[^4]。 #### 工作流程 RCNN 的工作流程可以分为几个主要阶段： 1. **候选区域生成** 使用Selective Search等无监督的方式从输入图像中提取大约2000个类别独立的候选框(region proposals)，这些候选框覆盖了可能存在的对象位置和尺度变化。 2. **特征抽取** 对于每个候选框内的子图，调整大小到固定尺寸并送入预训练好的CNN(如AlexNet)获取深层特征向量。这一过程对于每张图片都需要重复约两千次，因此计算成本较高。 3. **SVM分类器应用** 利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对上述得到的特征向量进行分类判断属于哪个类别的概率分布情况；同时还会有一个回归分支用来微调边界框的位置参数以更好地贴合真实标签。 4. **非极大值抑制(NMS)** 鉴于同一物体可能会被多个重叠较高的候选窗口捕捉到，所以最后一步是非最大抑制操作去除冗余预测结果只保留最有可能的那个矩形框作为最终输出。 #### 局限性分析 尽管RCNN取得了显著成果，但也存在一些局限之处： - 计算效率低下：因为要针对每一个候选区单独执行前向传播运算，整体耗时较长； - 存储需求高：需要保存大量中间层激活映射供后续步骤使用； - 复杂的数据准备环节增加了实现难度。 随着技术的发展，后来出现了Fast R-CNN、Faster R-CNN等一系列改进版本，在保持甚至提升性能的同时大幅降低了运行时间和资源消耗[^3]。 ```python import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() ```
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