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文章目录一、背景二、检验过程三、RPN 理解 一、背景 关于Fast R-CNN 有个缺点，即使预测速度非常快，但是在提取候选框时还会消耗大量时间，因此引入RPN 用于提取候选框，从而形成Faster R-CNN 的结构。 二、检验过程 (1)输入测试图像； (2)将整张图片输入CNN，进行特征提取； (3)用RPN生成建议窗口(proposals)，每张图片生成建议窗口； (4)把建议窗口映射...

文章目录一、背景二、网络结构三、特性ROI池化多损失函数融合利用SVD 改进全连接层（分类是softmax，回归是smoothL1） 一、背景 2014年的RCNN, SPP-Net，Ross Girshick在基础上于15年推出Fast RCNN，大幅提升了目标检测的速度，同样使用最大规模的网络，Fast RCNN和RCNN相比，训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32...

文章目录一、背景二、RCNN crop/warp三、空间金字塔池化四、附录 一、背景 鉴于RCNN 每次需要输入固定尺寸图片，图片经过裁剪或者缩放会丢失部分信息，导致识别精度下降，SPP-Net在此问题上有着很好的解决方法。具体出自于2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual ...

文章目录一、背景二、特性多尺度网络结构特征分层提取 （大特征图（靠前的特征图）检测小目标，小特征图（靠后的特征图检测大目标）三、总流程四、具体实现五、附录 一、背景 针对YOLO和Faster R-CNN的各自不足与优势，WeiLiu等人提出了Single Shot MultiBox Detector，简称为SSD算法（单步多框检测），其英文全名是Single Shot MultiBox Dete...

文章目录一、背景二、名词解释Selective SearchIOU (重叠度)NMS (非极大值抑制)Wrap (Objcect proposal 转换)三、预测流程CNN分类器（主要用于提取特征）SVM分类器（主要用于物体分类）位置回归器的训练四、R-CNN总结五、附录： 一、背景 R-CNN，即Region-based Convolutional Neural Networks，是一种结合区域...