Generic Object Detection With Dense Neural Patterns and Regionlets

本文深入探讨了使用卷积神经网络(CNN)进行对象检测的方法,包括预训练模型的利用、特征提取过程及关键组件的介绍。

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Generic Object Detection With Dense Neural Patterns and Regionlets


刚读完前一半,cnn用imagenet2010的数据训练的,训练的模型和imagenet2012一样,就是其中的模大小有所差别。
训练好cnn后,利用cnn提取特征,


另外一篇文章,

Regionlets for Generic Object Detection

其中有一句话很赞: Object detection is composed of two key components:
determing where the candidate locations are in images and
discerning whether they are the objects of interests.
 

未完待续
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