大话目标检测经典模型（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）

最新推荐文章于 2025-04-13 23:46:40 发布
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分类专栏： 深度学习
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目标检测通过分类和定位在图像中识别物体。本文介绍了经典模型RCNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN的发展，强调了速度和精度的提升，特别是Faster R-CNN通过引入RPN显著提高了检测效率。

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

在这里插入图片描述

目标检测是深度学习的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤：
1、分类，识别物体是什么
在这里插入图片描述

2、定位，找出物体在哪里
在这里插入图片描述

除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示：
在这里插入图片描述

这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因

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RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN对比
qq_32172681的博客
08-27 5864
RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN详解参考以下文章： RCNN：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32172681/article/details/99105617 Fast RCNN：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32172681/article/details/99194233 Faster RCNN：https://blog.csd...
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
qq_42261092的博客
07-03 1721
1、R-CNN(Regions with CNN features) 2014年提出，可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作，将识别准确率从30%多提高到50%多。与R-CNN同一时期的深度学习方法有overfit，但效果没有RCNN好，故听说得少。 ① R-CNN算法流程四步 第二步：这里的深度网络指的是图片分类网络，这里将候选区域丢入到特征提取网络就能得到特征向量； 第四步：因为通过SS算法框定的候选框不是那么准，于是选用回归器修正候选框的位置； Ⅰ 候选区域的生成 ...
目标检测（Object Detection）简介
最新发布
u013250861的博客
04-13 2221
目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：（1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。（2）定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。
RCNN、SPP-net、Fast-RCNN和Faster-RCNN
weixin_30752699的博客
05-02 311
RCNNRCNN (Regions with CNN features) 的核心思想是把图像划分成N（2000）个独立的区域，分别提取每个区域的CNN特征，然后把这些特征使用SVM等分类器进行结果预测，把目标检测任务转换成了分类任务。RCNN由Ross Girshick在2013年提出。RCNN算法的4个步骤：1. 候选区域选择选择候选区域就是进行区域提名（Re...
目标检测（八）--Faster R-CNN
工作笔记
03-28 1万+
转自：www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html 略删改 R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN R-CNN: (1)输入测试图像； (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal； (3)将每个Region Proposal缩放(w...
RCNN、Fast-RCNN Faster-RCNN大致区别总结
qq249356520的博客
05-09 7554
RCNN大致步骤：先提取proposal，然后将proposal输入CNN提取特征，使用SVM分类，最后做bbox reg。 缺点：速度。提取proposal的时候计算机进行大量重复计算 Fast改进：ROI pooling 在fast中，作者将输入变为一整张图片，通过ROI再进行特征选择。 并且将bbox reg和区域分类都加入网络变成了multi...
Fast RCNN和Faster RCNN
01-22
Fast RCNN和Faster RCNN代码
大话目标检测经典模型：Mark R-CNN
雪饼的博客
04-28 1709
在之前的文章中介绍了目标检测经典模型（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN），目标检测一般是为了实现以下效果： 在R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN中，实现了对目标的识别和定位，如下图所示： 为了更加精确地识别目标，实现在像素级场景中识别不同目标，利用“图像分割”技术定位每个目标的精确像素，如下图所示（精确分割出人、汽车、红绿灯等）：Mask...
大话文本检测经典模型：CTPN
雪饼的博客
06-14 2219
文字识别是AI的一项重要应用，例如将包装盒上的文字识别出来、将产品说明书上的文字识别出来、将大街上广告牌的文字识别出来等等，在现实生活中能给我们带来很大的便利，有着非常广泛的应用。 一个简单的文字识别流程如下： Step 1.通过手机、摄像机等设备采集含有待识别字符的图像，作为输入； Step 2.对图像进行尺寸缩放、明暗调整、去噪等预处理操作； Step 3.将图像中的单个...
目标检测 | R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解
houjingchuan的博客
05-29 8756
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。
目标检测：RCNN、Fast RCNN、 Faster RCNN 基本思想和网络结构介绍
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qq_43799400的博客
03-10 4万+
目标检测：RCNN、Fast RCNN、 Faster RCNN 基本思想和网络结构介绍
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m0_56175815的博客
05-18 548
R-CNN是单独ss算法提取预选框，然后CNN做特征提取，然后svm做分类，然后偏移量做回归。Fast R-CNN是单独拿出来一个SS算法来生成预选框，而其他三个部分是在CNN网络中。而Faster R-CNN是RPN代替SS算法来提取预选框。4个部分却别融合在CNN网络中，是个整体。
RCNN, Fast R-CNN 与 Faster RCNN理解思路和对比
Traceyfind的博客
11-15 1196
后来，出现了Fast RCNN的方法，可以看到Fast RCNN 还是没有放弃2k个区域提议的部分，这是主要导致时间长的问题。
RCNN,fast RCNN,faster RCNN比较归纳总结（一）
qq_31975211的博客
12-19 929
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/qq_17448289/article/details/52871461 一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法         Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况
R-CNN、Fast RCNN和Faster RCNN网络介绍
chase
08-02 7201
R-CNN、Fast RCNN和Faster RCNN网络介绍
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AIBAIKE的博客
02-11 456
RCNN的流程是：对于每张图像使用粗分割方法提取2k左右的候选框，然后将候选区域保存到硬盘，然后对于每个候选图像进行CNN计算，然后分类，再然后进行回归bounding boxFAST-RCNN流程是：对于候选区域只是记录坐标位置，然后对整张图像进行CNN计算，在最后再将候选区映射到特征层，同时分类和bounding box回归一起做，即类别，坐标作为一个向量进行不断到训练修正FASTER-RCN...
RCNN Fast RCNN到Faster RCNN
WYXHAHAHA123的博客
03-11 745
https://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/78053203 这位大神的讲解非常细。 然后发现CS231n 2016中lecture8就有对于从RCNN Fast RCNN到Faster RCNN的详细讲解。 一、R-CNN 下面给出训练R-CNN的过程。 step1&step2：准备用于fine-tune CNN的regio...
目标检测——R-CNN、Fast R-CNN
WellTung_666的博客
03-03 725
文章目录R-CNNFast R-CNNSPPRoI Pooling参考资料 R-CNN R-CNN的结构图： R-CNN的基本步骤： 输入图像，使用Selective Search提取大约2000个候选区域。 将候选区域调整成固定大小分。 将固定大小的候选区域输入神经网络。 将CNN的输出输入SVM中进行类别判定和边框回归。 详细步骤： 预训练模型。选择一个预训练神经网络...
FAST望远镜模型的检验
07-27
- *1* *2* [大话目标检测经典模型（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）](https://blog.youkuaiyun.com/rogerchen1983/article/details/79769235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{...
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