Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(RCNN)

最新推荐文章于 2025-04-27 20:30:32 发布
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Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation论文笔记
qq_58739479的博客
04-18 1116
文献的研究目的是为了提高对象检测和语义分割的准确性，特别是在PASCAL VOC这样的标准数据集上。研究的核心是提出一种名为R-CNN（Regions with CNN features）的新型算法，该算法通过结合区域提议和卷积神经网络（CNN）来实现更精确的对象定位和分类。研究方法包括以下几个关键步骤：1. **区域提议提取**：- 使用自底向上的方法，如Selective Search，从图像中提取可能包含对象的区域提议。这些提议作为后续处理的输入。
笔记二 | Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
weixin_45581089的博客
01-17 622
分为三个部分 第一部分 region proposal 方法 selective search 第二部分 Feature extraction 从每个region proposal中提取4096维的特征向量 【方法】the Caffe implementation of the CNN Krizhevsky等人 网络传播 在进行特征提取前，需要先将每个建议框调整到227×227 第三部分 训练 SVM训练 ...
RCNN——Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report
Xiao_Ya__的博客
07-06 987
RCNN——Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report（论文阅读）
【论文阅读】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
qq_34222839的博客
04-27 1367
开篇先强调了特征的重要性。在过去几十年里，各类视觉识别任务基本都是基于和。但是从其在PASCAL VOC目标检测任务中的表现就可以看出，在2010-2012年间，其发展很慢，没有显著的性能提升。
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
qq_43593277的博客
03-10 1636
Abstract 在过去几年中，在标准PASCAL VOC数据集上测量的目标检测性能保持稳定。性能最好的方法是复杂的集成系统，通常将多个低级图像特征与高级上下文相结合。在本文中，我们提出了一种简单且可扩展的检测算法，与之前在VOC 2012上获得的53.3%的平均精度相比，平均精度（mAP）提高了30%以上。 我们的方法结合了两个关键观点： (1)可以将大容量卷积神经网络(CNN)应用于自下而上的区域建议(region proposals)，以便定位和分割目标； (2)当标记的训练数据稀缺时，辅助任务的有监
RCNN详细介绍 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
kejizuiqianfang的博客
08-18 293
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Publisher: CVPR 2014 论文链接 目录 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 1.概述 2.整体过程 2.1 模型的大概整体过程 2.2 Bbox 2.3 IoU 2.4 非极大值抑制 2.5 har
【论文精读】Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation（R-CNN）
takedachia的博客
08-03 3755
本文是计算机视觉目标检测领域的奠基作，提出了**R-CNN**模型，指定了一类目标检测流程的范式，后期目标检测的算法都受其影响。 R-CNN中的R为 region，即目标检测候选框的意思。名字直接告诉我们，该工作就是对候选框进行CNN操作，提取出其特征，再对特征进行分类等处理。.........
目标检测论文阅读 RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
qq_45738761的博客
04-26 824
在实际应用中，通常是选取固定大小的滑动窗口来提取HOG特征，对于一个64×128的图像窗口，每8×8个像素组成一个cell，每2×2个cell组成一个block，一共有105个block，因此该图像的窗口特征维数为105×36=3780。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。由于事先并不知道物体在图片的哪个位置，为了避免漏检，我们应该对图片中尽量多的 region 进行搜索，于是有了暴力搜索算法：定义多个大小不同的窗口，在图像上滑动检测，但是这种方法的复杂度极高。
【论文精读】【RCNN】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
weixin_44184852的博客
03-04 1594
近年来，目标检测性能停滞不前。性能最好的系统是将多个低级图像特征与来自目标检测器和场景分类器的高级上下文相结合的复杂集成。本文提出了一种简单且可扩展的目标检测算法，该算法比PASCAL VOC 2012上以前的最佳结果相对改进了30%。我们通过两种思路实现了这一成绩。第一种是将高表示能力卷积神经网络应用于自下而上的候选框，以便定位和分割目标。第二个是训练的范例-当标记的训练数据稀缺时，训练大型CNN。
[RCNN] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
sinat_30618203的博客
07-02 333
Overview 1、文章主要贡献 CNN服务于detection任务: 1) CNN提取proposal特征 2）pretrain的CNN网络显著提高mAP 2、创新点 传统定位方法： 1）回归方法定位frame （mAP低） ...
【目标检测】RCNN (Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation)
SmileLing的专栏
04-08 2021
Girshick, Ross, et al. “[Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.](../R-CNN (Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentatio...
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09-08
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R-CNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation by Ross Girshick, et al. (2014)在哪里下载
06-09
- https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf 这两个网址分别是论文作者在 arXiv 和 CVPR 网站上发布的论文。你可以从这些网址...
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