Fast R-CNN

最新推荐文章于 2024-05-29 22:01:54 发布
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FastR-CNN作为R-CNN的一种改进方案，通过两大关键优化提升了目标检测效率：一是针对重复区域特征提取的问题，先对整张图片进行特征提取再定位区域；二是将原本的多个SVM分类器替换为单个多类逻辑回归模型。

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Fast R-CNN基于R-CNN，主要做了两点，来改进CNN的性能。
1.考虑到R-CNN里面的大量区域可能是相互覆盖，每次重新抽取特征过于浪费。因此Fast R-CNN先对输入图片抽取特征，然后再选取区域。
2.Fast R-CNN不再使用多个SVM来做分类，而是用单个多类逻辑回归。
这里写图片描述

Fast R-CNN论文笔记
InMKaKui的博客
05-22 1208
目标检测要求对目标进行精确定位，这增加了复杂度，会产生两个主要的挑战：    1.  大量候选的目标定位（proposals）需要被处理    2.  候选的proposals只提供了大致的目标定位，需要通过优化获得更加精确的定位论文中，作者提出一种“单级训练算法”（single-stage training algorithm ），proposals分类与重新定位同时进行。R-CNN的缺点：  ...
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02-25
本文来自于个人微博，本文介绍基于regionproposal的R-CNN系列目标检测方法是当前目标检测技术领域最主要的一个分支。objectdetection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...
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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。
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本文从相关知识、主要贡献、模型结构、实验设计、模型评估五个方面解读了Fast R-CNN这一模型，本人新手，有不足之处还望大家指正。
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深度学习进行物体检测的鼻祖论文，学习目标检测的经典文献，中英文对照翻译。。。
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摘要： 本文提出了一种可用于目标检测的基于区域的快速卷积神经网络方法，Fast-RCNN 是对以前使用深度卷积网络进行目标检测工作的一种有效增强！Fast-RCNN有几处牛逼的创新点，可以在大大减少训练和测试时间的同时增加训练精确度，Fast-RCNN训练非常深VGG16的网络，速度比RCNN快9倍，测试速度更是达到了惊人的213倍，在PASCAL VOC2012上实现了比较高的准确度！和SPPnet做比较，我们的Fast-RCNN训练速度达3倍，测试速度达10倍!简直是伟大的突破！ 最近，深度卷积神经网络
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