基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

本文介绍了基于深度学习的目标检测技术发展,从R-CNN、SPP-Net到Fast R-CNN和Faster R-CNN,探讨了如何解决定位和分类问题,以及各方法的优缺点和速度提升。

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

基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题。然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别。


object detection技术的演进:
RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN


从图像识别的任务说起
这里有一个图像任务:
既要把图中的物体识别出来,又要用方框框出它的位置。
在这里插入图片描述
上面的任务用专业的说法就是:图像识别+定位
图像识别(classification):
输入:图片
输出:物体的类别
评估方法:准确率

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小鹏AI

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值