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本论文提出了一种singlestage的训练算法，该算法共同学习对目标proposal进行分类并refine其空间位置。论文首先批斗了R-CNN和SPPNet的缺点。对于R-CNN：Trainingisamulti-stagepipeline训练是一个多级管道Trainingisexpensiveinspaceandtime训练
论文地址：《FastR-CNN》、《FasterR-CNN》代码地址:faster-rcnn本小节，细说从FastR-CNN到FasterR-CNN目标检测，下一小节细说SSD目标检测四.FastR-CNN目标检测(2015年)
两步走(two-stage)算法:先产生候选区域然后再进行CNN分类。其中包括RCNN、FastRCNN,FasterRCNN,MASKRCNN。一步走(one-stage)算法:直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位。...
针对上述这些问题,本篇论文作者提出了fastrcnn网络,可以解决R-CNN和SPPnet的缺点,同时提高其速度和准确性。fastrcnn具有以下优点:1、高精度检测,训练是单步训...
FastR-CNN存在的问题:存在瓶颈:选择性搜索,找出所有的候选框,这个也非常耗时。那我们能不能找出一个更加高效的方法来求出这些候选框呢?解决:加入一个提取边缘的...
一、两刀流R-CNNR-CNN其实是一个很大的家族,自从rbg大神发表那篇论文,子孙无数、桃李满天下。在此,我们只探讨R-CNN直系亲属,他们的发展顺序如下:R-CNN->SPPNet->FastR...
deepConvNet兴起,VGG16应用在图像分类任务上表现良好,本文用VGG16来解决检测任务。SPPNET存在CNN层不能finetuning的缺点,且之前的方法训练都是分为多个阶段,...