R-CNN+fast+faster 论文笔记

最新推荐文章于 2024-10-31 14:34:11 发布
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本文回顾了深度学习在目标检测领域的里程碑，从R-CNN的开创性工作，到fastR-CNN的改进，再到fasterR-CNN的革新，详细解析了每种算法的工作原理及其对后续发展的贡献。
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R-CNN+fast+faster论文学习笔记


本篇我们介绍三种深度学习的经典算法，分别是 R-CNN, fast R-CNN, faster R-CNN。
在此之前，计算机视觉领域被SIFT 、HOG等传统算法支配。传统的目标检测方法，大多以图像识别为基础，在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征，使用图像识别方法分类， 得到所有分类成功的区域，通过非极大值抑制(Non-maximumsuppression)输出结果。
而2014年CVPR上提出的R-CNN (Region CNN)，是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。接连提出的fast R-CNN, faster R-CNN, SSD等算法，更是刺激和见证了深度学习在CV上的迅猛发展。

下图中概括了R-CNN“系列”目标检测算法
R-CNN“系列”目标检测算法

R-CNN

在这里插入图片描述
这里要介绍selective search
在这里插入图片描述

fast R-CNN

在这里插入图片描述
介绍一下ROI
在这里插入图片描述

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