Fast R-CNN讲解

最新推荐文章于 2025-11-06 07:30:00 发布
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本文深入解析FastR-CNN的结构，包括特征提取、候选区域选择、分类及回归过程，详细阐述ROIPooling层的工作原理，对比FastR-CNN与R-CNN的不同之处，以及对检测结果的全面分析。

文章目录

Fast R-CNN 结构

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讲解一-提取特征，候选区选择，分类，回归

详见R-CNNhttps://blog.youkuaiyun.com/milk_and_bread/article/details/106230275

讲解二-ROI Pooling

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总结框的大小不同，但都划分为9块，最终池化也得到3*3的特征图。
并且SPP-Net的金字塔池化层是对同一个图片池化，得到不同尺度的特征图，并迭加。较比而言，Fast R-CNN统一了特征图的大小，并且有金字塔池化层的对多个特征图迭加的效果。

讲解三-Fast R-CNN与R-CNN的区别

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讲解四-Fast R-CNN结果分析

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S，M，L:分别是卷积的大小的规模（小中大）
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Fast R-CNN原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
09-09 801
物体检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在识别图像中的物体及其位置。随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的物体检测方法逐渐成为主流。R-CNN（Regions with CNN features）是早期基于深度学习的物体检测方法之一，但其在速度和效率方面存在一定局限性。Fast R-CNN作为R-CNN的改进版本，在保持检测精度的同时，显著提升了检测速度，成为物体检测领域的里程碑式工作。
Fast R-CNN 详解
Kula的博客
03-22 2283
（一）R-CNN 和 SPPNet（二）网络结构
【原创】Fast R-CNN详解
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Fast R-CNN详解Fast R-CNN的改进Fast R-CNN的基本框架问题解答1解答2全连接层训练测试SVD加速总结 Fast R-CNN的改进 Fast R-CNN相较于R-CNN来说改进了以下三点： 1.基本实现了模型的end-to-end（除了还是需要用Selctive Search来生成2K个候选区域外）。 2.不在将每个候选区域放入CNN中计算特征，而是直接输入原图得到原图的全部特征（只进行一次CNN）。 3.将候选框的回归和分类问题同时进行输出，而不需要分别训练SVM和回归器。 Fas
【目标检测】Fast R-CNN详解
m0_61796189的博客
06-02 3228
Fast R-CNN是作者Ross Girshick继R-CNN后的又一力作。同样使用VGG16作为网络的骨架，在训练速度比R-CNN快了近9倍，测试速度快了213倍，在Pascal VOC数据集上accuracy从62%提升至66%，它解决了重复卷积计算和固定输入尺度的问题。Fast R-CNN 的总体架构如下图所示。 顾名思义，Fast R-CNN 相对于R-CNN 的一个重要的优势就是速度快，以下是它的主要步骤： 1. 利用SS算法（选择性搜索）生成1k-2k的候选区域。 2. 使用深度网络（VGG
目标检测算法（Faster R-CNN）
最新发布
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11-06 1289
Faster R-CNN作为目标检测领域的“分水岭”算法，其核心创新——用可学习的RPN替代传统区域提议方法，实现端到端的检测流程——彻底解决了前序算法“速度慢、依赖手工设计”的痛点。尽管它在实时性和小目标检测上仍有局限，但它确立的框架范式和技术思路，至今仍深刻影响着目标检测乃至计算机视觉的发展方向。对于初学者而言，理解Faster R-CNN的架构与原理，是掌握后续复杂检测算法（如Transformer-based检测模型）的关键基础。
Fast R-CNN
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01-18 1755
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(40)[ICCV15] Fast R-CNN
gdtop的个人笔记
04-08 814
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05-29 9174
目标检测：R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解，根据B站up霹雳吧啦Wz总结。此文章包含R-CNN算法原理讲解、Fast R-CNN算法原理讲解、Faster R-CNN原理讲解、目标检测评价指标介绍与特征金字塔网络FPN讲解。
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06-20 1974
网上关于两阶段目标检测（two-stage object detection）的几个经典工作R-CNN，SPPNet，Fast R-CNN，Faster R-CNN的发展，各自的优缺点缺乏一个比较清楚的描述，大部分文章讲的比较细节，虽然有助于更为详细地了解文章，但是让读者在短时间内对各个文章有一个详细的理解。本文主要对网上的资料进行整合，希望让读者能较快地理解几篇文章的优劣。
我需要在组会讲解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN，请为我提出一些思路和具体的讲解内容
07-17
当讲解 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 时，你可以按照以下思路和讲解内容进行组织： 思路： 1. 介绍目标检测的概念和应用场景，以引起听众的兴趣。 2. 简要解释传统目标检测方法的局限性，如选择...
计算机视觉——目标检测（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN ）
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03-11 1830
目标检测（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN ）讲解
Fast R-CNN详解
u014544555的专栏
02-26 442
Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。在Github上提供了源码。 同样使用最大...
Fast R-CNN算法详解
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1. 最大创新点：        应用RoI pooling layer将R-CNN中大量region proposal输入CNN训练以得到候选框的特征改变成由CNN训练图像然后在输出的图像特征上映射每个region proposal所对应的特征区域。避免了CNN重复计算相同的区域（因为原始的region proposal肯定有大量的重复区域）。简单总结： Fast R-CNN将整张整张图片归...
fast-rcnn详解
qq_52053775的博客
05-29 1万+
FastR-CNN算法及训练过程 R-CNN显著提升了目标检测算法的性能，但因为计算过于复杂，耗时很长，所以在实际的应用系统中，大都无法使用。经过分析可知，R-CNN的复杂性主要来自两个方面：一是需要针对大量的候选框分别进行计算；二是特征提取之后的分类器训练和位置回归，是几个独立步骤分别进行的。在训练过程中，提取的特征要先存储在硬盘上，然后训练SVM分类模型，最后训练位置回归模型，而测试过程也是类似的，特征提取之后，需要先进行SVM分类，再回归目标的准确位置，整个过程在计算时间和存储...
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01-20 1万+
自R-CNN以及Fast R-CNN的出现之后，Fast R-CNN仍然有许多缺点，即选择性搜索找出所有的候选框这个也非常耗时，因此性能存在瓶颈，为了解决这个问题，Faster R-CNN就出现了。 解决：加入一个提取边缘的神经网络，也就说找到候选框的工作也交给神经网络来做了。 做这样的任务的神经网络叫做Region Proposal Network(RPN)。 基本做法： 　　• 将RPN放...
Fast-RCNN网络详解
ThreeStones1029的博客
05-20 1288
前面学习了SS算法、R-CNN网络，接下来继续学习Fast-RCNN网络。本文两个目的，其一作为个人笔记，方便自己巩固复习知识；其二帮助正在自学的朋友，希望拙劣的见解可以帮助到大家。相比R-CNN,步骤简化为了两步，特征提取、分类、边界框回归都用一个CNN来完成。
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