RCNN 和Faster RCNN 原理

最新推荐文章于 2025-12-02 20:26:37 发布
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分类专栏： 笔记 深度学习 ai模型搭建，平台部署课程 文章标签： 机器学习 python 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/126470912
RCNN使用Selective Search获取2k个候选框，然后逐个提取特征并用SVM分类和回归，训练过程较慢。Fast RCNN改进为一次性提取特征图，使用RoI Pooling加速。Faster RCNN引入RPN，先预测候选框，再进行分类和微调，显著提高了效率。RPN在特征图上生成多个框，区分前景和背景，处理坐标信息，实现快速目标检测。

文章目录

RCNN

  • 通过ss算法提取2k个候选框
  • 对每个候选框提取特征图
  • 进行每个图的分类svm和回归

缺点： 训练慢， 每个候选框都需要提取特征图

fast RCNN

  • 提取一次特征图，共享特征图
  • 对于候选框映射到特征图上，加快了速度
  • Roi polling层，统一大小输入到全连接层进行分类，回归等

faster Rcnn

  • 利用RPN 提取候选框（任意图像输入，输出一系列的框和对象的概率大小）
    1、利用分类算法进行分类， 是否是Object
    2、 如果是object的话，进
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