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非极大值抑制(Non Maximum Suppression， NMS) 非极大值抑制定义：在深度学习中，利用CNN进行目标检测时为了更好的检测效果，会产生大量区域提议。因此检测模型通常输出大量冗余的区域检测框，NMS是检测模型在得到大量检测结果之后，抑制较差检测框选取最优检测结果的策略。 重叠率(Intersection over Union， IOU) 在引入NMS之前，首先要介绍一个目标检测...

前言 最近实习期间对检测模型产生强烈兴趣，写次文章记录小白检测模型的学习之路，文章遵从RCNN家族开始基于检测模型的更迭，loss的进化还有区域提议RPN的发展出现逐一阐述。 RCNN 论文链接：https://arxiv.org/abs/1311.2524 作者信息：Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik RCNN是...

Faster-RCNN 论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.01497 作者信息：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun 检测模型经历了RCNN----Fast RCNN的变迁，通过联合交叉熵loss和均方误差loss进行统一训练的方式提高模型收敛速度，增加目标检测的准确度。但是候选框的提议仍基于selecti...