cs231n: 第四讲 faster rcnn的解释

最新推荐文章于 2025-05-31 15:46:51 发布
最新推荐文章于 2025-05-31 15:46:51 发布
阅读量2.8k 收藏 4
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： CMU: Computer Vision Computer Vision 文章标签： faster rcnn cnn cs231n
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c602273091/article/details/54289939
本文介绍了计算机视觉中的classification、localization和detection任务，重点解析了Faster R-CNN这一目标检测模型的工作原理。从R-CNN到Fast R-CNN再到Faster R-CNN的演进，强调了Faster R-CNN通过RPN（Region Proposal Network）实现提案生成的端到端训练，显著提升了检测速度和效率。

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

转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/c602273091/article/details/54289939

最近在做detection的相关工作，但是对于要做的东西呢总是不太清楚，看了课程介绍之后，终于有了稍微清楚一些的认识。

计算机视觉中一般有以下任务：
这里写图片描述

分类就是给你一张图，你说这是什么，一般来说只有一个目标物体。定位就是确定目标物体的位置，但是你不知道它是什么。所以分类和定位合起来就是给你一张图片，找出一个目标物体的位置，并给出置信度。detection就是多个物体的定位和分类。在detection之后，我们进行图片切割，这就是instance segmentation。

单幅图片的classification和localization

这里写图片描述
classification就是计算目标物体的score，localization是计算一个box，根据I

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
物体检测--Mask_RCNN系列:(一)论文最详解读
Danbinbo的博客
07-15 1759
Mask-RCNN是ICCV2017的best paper，是何凯明大神的又一力作,Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的基于上演进改良而来，FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的，为了弥补这个不足，我们提出了一个简洁非量化的层，名叫RoIAlign，RoIAlign可以保留大致的空间位置，除了这个改进之外，RoIAlign还有一个重大的影响：那就是它...
深度学习：图像检测概述rcnn, fastrcnn, fasterrcnn,yolo,ssd
weixin_41108334的博客
09-29 3万+
RCNN,Fast RCNN ,faster Rcnn :https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html 一文看懂目标检测 rcnn fast rcnn faster rcnn yolo ssd :https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/80170182 一、图像综述 一、图像分类 ...
faster-rcnn原理讲解
weixin_34296641的博客
07-14 321
文章转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，c...
目标检测之Faster R-CNN
最新发布
qq_45647530的博客
05-31 994
阶段任务分类损失回归损失是否只对正样本回归RPN二分类交叉熵损失Smooth L1✅ 是Fast R-CNN多分类Softmax + 交叉熵Smooth L1（多类）✅ 是这种设计是 Faster R-CNN 成功的重要原因之一，为后续如 Mask R-CNN、RetinaNet 等提供了统一思路。
关于Faster R-CNN的一切——笔记3：Faster R-CNN
u011718701的博客
12-20 7588
博主课题需要研究Faster RCNN，先后看了RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN三篇paper，然而有点懵逼= =所以准备再捋一遍总结一下~   关于Faster R-CNN的一切——笔记1：R-CNN   关于Faster R-CNN的一切——笔记2：Fast R-CNN   三、Faster R-CNN【Faster R-CNN--Towards Real-Ti...
一文读懂Faster-RCNN
Zoran的博客
09-23 119
一文读懂Faster-RCNN
一文读懂Faster RCNN
超爱吃小蛋糕的66的博客
10-29 1万+
转载链接 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。目录 1 Conv layers2 Region Proposal Networks(RPN)
提升小目标检测精度：多尺度Faster-RCNN算法优化
本文档深入探讨了"面向小目标的多尺度Faster-RCNN检测算法"这一主题，由黄继鹏、史颖欢和高阳三位作者共同完成，发表在《计算机研究与发展》2019年第56卷第002期，共9页（P319-327）。小目标检测作为计算机视觉中的...
目标检测算法: 对Faster RCNN论文的理解与实践
wzli
03-19 1174
为何会转战深度学习目标检测算法? 博主目前在研究计算机视觉的车牌识别项目, 以前使用OpenCV里的LBP Cascade classifier进行目标定位, 发现效果不算太完美, 有时车牌定位不出来, 有时顺带定位出许多不是车牌的部分.  增加了1000多张车牌数据集重新训练cascade classifier, 效果改变不是特别大.   为了确保至少要将车牌区域选出来, 要调整相关detect...
Faster-RCNN训练时遇到的问题
weinaonao5418的博客
01-08 1万+
第一次写博客，没想太多。只是想记录一下训练Faster-rcnn是遇见的一些问题。因为在我训练出bug的时候有点绝望，怀疑人生。不过在看到开始训练的一瞬间又觉得活着挺好的。 1.环境搭建    rbg大神很周到，需要的东西全都有（从硬件的要求，到需要的各种model）    Faster-rcnn：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcn
faster-rcnn.pptx
07-22
目标检测之Faster RCNN介绍，从RCNN讲起，是我做组会时报告做的，讲话内容写在备注里，ppt的图和内容参考了其他大佬的，根据自己的理解整理得来，适合做RCNN这方面报告的人参考
一文读懂Faster R-CNN
czp_374的博客
04-09 789
添加链接描述
【原理篇】一文读懂Faster RCNN
女神sha手的博客
10-09 1203
0. Faster RCNN概述 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf Faster R-CNN源自2016年发表在cs.CV上的论文《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》，使用RPN（建议区域网络）的实时物体检测，Faster R-CNN实现了end-to-end的训练，不仅明显地加快了目标检测速度，在模型精确度方面也有提升。 在目标
一文读懂Faster RCNN（大白话，超详细解析）
热门推荐
风中一匹狼的博客
08-30 19万+
文章目录一 前言二 Faster RCNN模型详解1 测试（Test）1.1 总体架构1.2 conv layers1.3 RPN1.3.1 anchors1.3.2 cls layer——分类1.3.3 reg layer——回归2 训练三 总结 一 前言 Faster RCNN是two-stage目标检测模型中的典型代表，虽然已经是16年的老模型，但检测与训练过程还是比较复杂的，至少有80%以上调包使用该模型的人其实并不理解其检测原理以及很多细节。不需要对每一个细节都死扣，但理清其检测逻辑和训练过程还是
一文彻底读懂faster rcnn
weixin_43489950的博客
04-26 190
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458
转 一文读懂Faster RCNN
m0_37683327的博客
07-11 177
知乎大神 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458
带你一文读懂Faster RCNN论文
PyBigStar的博客
10-11 633
Faster RCNN论文解读  最近看了Faster RCNN的论文, 又参考了一些中文博客, 现在将Faster RCNN的总体思路和实现细节记录在这篇博客, 方便以后复习。  Faster RCNN在RCNN和Fast RCNN的基础之上, 统一了特征抽取、候选区域提取、边界回归、分类, 让这个模型成为了一个端到端的模型, 并且在速度上得到了极大的提升, 让RCNN家族真正实现了Real-Time Detection。 文章目录Faster RCNN论文解读0. Faster RCNN概览1. C
Faster-RCNN深入理解
Darlewo
04-28 1196
经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值