R-CNN模型

最新推荐文章于 2025-07-17 12:15:34 发布
最新推荐文章于 2025-07-17 12:15:34 发布
阅读量1.9k 收藏 3
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 图像处理 目标检测 文章标签： R-CNN 目标检测
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhuoyuezai/article/details/81380942
本文详细解析R-CNN模型，该模型结合了两大数据洞察，用于准确的目标检测和语义分割。首先通过底向上提取约2000个区域提议，然后用大型卷积神经网络（CNN）计算每个提议的特征，并使用类特定线性SVM进行分类。此外，还介绍了边界框回归以改进定位性能。

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

论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

本篇文章根据 目标检测相关文章 中提到的文章而写，综合不同的文章以及作者原文来写。

问自己一个问题，什么时目标检测

规定上面四张图片从左到右，依次为图1-4

图1为Classification

图2为单物体的Classification+ localization

图3为 Object detection=Classification+ localization

图4为 Instance Segmentation

目标检测为 Classification+ localization

R-CNN模型的几个步骤

(1)takes an input image,

(2) extracts around 2000 bottom-up regionproposals,

(3) computes features for each proposal

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
图像分割 - Mask R-CNN模型在COCO数据集上的应用
走向CTO的路上...
12-28 989
Mask R-CNN是处理实例分割任务的有效工具，它在许多领域取得了显著成果。在更多实际应用场景中，优化和调整此模型能带来更高效的性能。
R-CNN——AlexNet模型学习
M_harbor的博客
02-14 2402
这篇文章到这里也就算完成了，它不是一篇原创文章，可以看做是一篇学习笔记，用于后续的复习、回顾，也期待能碰上疑义相与析的友人
终极指南：构建用于检测汽车损坏的Mask R-CNN模型（附Python演练）
TensorFlowNews
07-30 2590
介绍 计算机视觉领域的应用继续令人惊叹着。从检测视频中的目标到计算人群中的人数，计算机视觉似乎没有无法克服的挑战。 这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型，可以检测汽车上的损坏区域（参见上面的图像示例）。这种模型的基本应用场景为，如果用户可以上传照片并且可以评估来自他们的损害，保险公司可以使用它来更快地处理索赔。如果贷方承销汽车贷款，特别是二手车，也可以使用这种模式。 目...
目标检测-R-CNN模型
qq_51640133的博客
04-28 1101
文章目录前言1.1 完整R-CNN结构1.1.1 候选区域1.1.2 Crop+Warp1.1.3 CNN网络提取特征1.1.4 特征向量训练分类器SVM1.1.5 非最大抑制（NMS）1.1.6修正候选区域（边框回归）1.2 R-CNN训练过程1.2.1 正负样本准备1.2.2 预训练(pre-training)1.2.3 微调(fine-tuning)1.2.4 SVM分类器1.2.5 bbox回归器训练（边框回归）1.3 R-CNN测试过程1.4 总结 前言 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门
R-CNN 算法详解​
最新发布
2401_84715102的博客
07-17 1211
R-CNN是目标检测领域的重要突破，它结合CNN特征提取与传统区域建议方法，显著提升了检测准确率。其流程包括：通过SS算法生成候选区域，使用微调后的AlexNet提取特征，并用SVM分类器进行分类，最后通过边界框回归精确定位。虽然R-CNN具有自动特征学习和高准确率的优点，但也存在计算效率低、存储需求大和训练过程复杂等缺点。作为深度学习目标检测的开创性工作，R-CNN为后续算法发展奠定了基础，推动了目标检测技术的持续进步。
【深度学习】R-CNN 论文解读及个人理解
热门推荐
frank 的专栏
08-24 22万+
背景 本篇论文的题目是 《Rich feature hierarchies for accurate oject detection and semantic segmentation》，翻译过来就是针对高准确度的目标检测与语义分割的多特征层级，通俗地来讲就是一个用来做目标检测和语义分割的神经网络。 本文作者：Ross Girshick，JeffDonahue,TrevorDarrell,Ji...
[ 目标检测 ] 经典网络模型1——R-CNN 详解与复现
A_John 的博客
05-08 4065
[ 目标检测 ] 经典网络模型1——R-CNN 详解与复现 1、Regions with CNN features ； 2、R-CNN 详解 ； 3、R-CNN 复现 ； 近年来，目标检测性能在标准 PASCAL VOC 数据集上保持稳定 ； 性能最好的方法是复杂的集成系统（complex ensemble systems），通过将多个低维图像特征与高维背景结合 ； 利用 候选区域与 CNN 相结合 的方式，实现了平均精度（mAP）提高了30%以上 ；..................
【RCNN系列】R-CNN目标检测模型
Forward no stop
12-20 1620
上篇文章大致介绍目标检测的发展以及众多的网络模型，后续的文章会主要针对经典的系列性网络模型进行详细的分析与解读。本篇文章会主要针对RCNN系列的R-CNN模型进行详细分析。 RCNN论文：https://arxiv.org/abs/1311.2524 RCNN论文翻译：https://alvinzhu.xyz/2017/10/09/r-cnn/ ...
Mask R-CNN模型训练和数据转换加载工具包
08-17
**Mask R-CNN模型概述** Mask R-CNN是一种深度学习模型，由Facebook AI Research团队在2017年提出，是Faster R-CNN的扩展，用于实例分割和目标检测任务。实例分割是指识别图像中每个对象并为它们提供精确的像素级...
计算机视觉的应用26-关于Fast-R-CNN模型的应用场景，Fast-R-CNN模型结构介绍
微学AI的博客
03-29 1979
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用26-关于Fast-R-CNN模型的应用场景，Fast-R-CNN模型结构介绍。Fast R-CNN是一种深度学习模型，主要用于目标检测任务，尤其适用于图像中物体的识别与定位。该模型在基于区域的卷积神经网络（R-CNN）系列中具有重要地位，其设计旨在提升检测速度和效率。
基于 TensorFlow 开源的 object_detection 来训练自定义的 Mask R-CNN 模型.zip
03-28
在本文中，我们将深入探讨如何使用 TensorFlow 的开源项目 `object_detection` 来训练自定义的 Mask R-CNN 模型。Mask R-CNN 是一种强大的深度学习模型，它在对象检测的基础上增加了像素级别的分割功能，使得我们...
基于双流Faster R-CNN网络的图像篡改检测项目源码+训练好的模型+文档说明.zip
11-14
基于双流Faster R-CNN网络的图像篡改检测项目源码+训练好的模型+文档说明.zip，该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到98分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对...
卷积神经网络(CNN)学习笔记2：模型训练
欢迎来到打不死的小强的专栏
12-02 3715
卷积神经网络(CNN)学习笔记2：模型训练 Posted on 2016-03-03   |   In Machine Learning   |   0 Comments   |    Views 上篇博文主要对CNN的基本网络结构及连接方式做了简单的介绍，还介绍了一个界内经典的LeNet-5模型。下面重点介绍CNN模型的训练过程/参数学习，在阅读本文之前，最好需要有以下方面
目标检测模型(一)：R-CNN
qq_43116030的博客
03-21 2809
文章目录一、R-CNN二、生成候选区域三、特征提取四、区域分类 R-CNN目标检测模型被称为将卷积神经网络引入目标检测的开山之作，尽管现在看来其性能早已达不到应用的标准，但是它的一些设计思想至今仍具有学习的意义。 一、R-CNN   R-CNN，全称Region CNN，即区域卷积神经网络。其进行目标检测的主要思想就是生成可能存在目标的候选区域region proposal，然后通过CNN、分类器等手段判断区域中是否存在检测目标，并进行分类。最后再对识别出目标的区域范围进行精细的调整即可。   R-CN
RCNN模型
weixin_30361753的博客
11-04 127
转载于:https://www.cnblogs.com/zhengzhe/p/7784861.html
【文本分类】RCNN模型
guofei_fly的博客
04-12 795
RCNN模型也是用于文本分类的常用模型，其源论文为Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification。 模型整体结构如下： 架构主要包括如下模块： （1）通过双向RNN模型，得到每个token上下文的信息（隐层输出）： （2）通过隐层输出与原始embedding的拼接，得到扩展后的token信息； （3）后面接于Text...
R-CNN模型结构精讲
sunshineine的博客
07-10 463
1. 模型结构 2. Selective Search（候选框提取算法） 3. Bounding-box regression（边界框回归） 4. NMS（Non-Maximum Suppression，非极大值抑制） 5. 各阶段耗时统计 6. 改进的R-CNN 7. 总结
R_CNN模型简单理解
weixin_43371569的博客
12-07 331
1.背景： 区分一下各类计算机视觉的任务： 简单来说，分类、定位和检测的区别如下： classify：是什么？ localization：在哪里？是什么？（单个目标） detection：在哪里？分别是什么？（多个目标） 2.R_CNN: R-CNN 首先对图像选取若干提议区域（例如锚框也是一种选取方法）并标注它们的类别和边界框（例如偏移量）。然后，用卷积神经网络对每个提议区域做前向计算抽取特...
目标检测基础-RCNN系列模型
z577554980的博客
10-04 973
开头先感谢可爱的小姐姐的细心讲解，视频网址如下： 目标检测基础——RCNN系列模型（理论和代码复现）_哔哩哔哩_bilibili 目录： 目录 RCNN过程 非极大值抑制（NMS） Bounding-box regression RCNN对语义分割的尝试： 语义分割的简史： SPPnet简介 Fast-RCNN Fast-RCNN 训练过程 Fast-RCNN的优缺点： Faster-RCNN 目标候选框得实现： 区域提案方法 Extract region propo...
Faster R-CNN模型详解及训练文件清单
综上所述，"Faster R-CNN.zip"压缩包提供了从训练到验证的一整套工具，让用户能够快速部署Faster R-CNN模型，并针对自定义数据集进行训练和评估。对于从事图像处理和计算机视觉任务的开发者和研究人员而言，这是一个...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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