Faster R-CNN

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#fater R-CNN #anchor #RCNN

Faster R-CNN作为一款真正的端对端目标检测模型，其核心在于将region proposal生成和目标检测过程融合到单一的深度学习网络中，极大地提高了检测效率。本文介绍了Faster R-CNN的工作原理和技术细节。
Yolo-v5

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YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

Faster RCNN github地址 : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
Faster RCNN 论文地址 : https://arxiv.org/abs/1506.01497

前言

Faster R-CNN是一个真正意义上的端对端的目标检测模型，总体实现方式继承自RCNN， Fast RCNN, 而最大的改进是废除了上述两者的Selective Search 算法，同时也是其实现端对端的保证。论文中说，如果简单地在CNN前面加上一个专门提取proposal的网络显得不够优雅，所以最终把region proposal 提取和 Fast R-CNN部分融合进了一个网络模型，也就是区域生成网络RPN, 某种意义上解决了region proposal大量耗时的问题。

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