论文中使用了多种网络结构进行训练，这里以VGG-16（AlexNet之后的又一经典网络）为例。最开始仍然是在ImageNet数据集上训练一个1000类的分类网络然后对模型进行“三个变动”将最后一个最大池化层换成ROI池化层
论文中主要使用的是Caffe的预训练模型VGG16。修改如下图所示：为了节省显存，前四层卷积层的学习率设为0。Conv5_3的输出作为图片特征（feature）。conv5_3相比于输入，下采样了16倍，也就是说输入的图片尺寸为3×H×W，那么feature的尺寸就是C×...
RCNN是2014年提出的论文，距离现在已经6年了。但是其后续的Objectdetection算法都是根据其改善的。RCNN算法虽然在现在速度相对较慢，效果也不是很好，但在14年那个时候算法效果已经算很好的了。RCNNProblems：1）训练很缓慢，约84h，占用磁盘
图1FasterRCNN基本结构（来自原论文）依作者看来，如图1，FasterRCNN其实可以分为4个主要内容：Convlayers。作为一种CNN网络目标检测方法，FasterRCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的featuremaps。
是这样的，如果都用一句话来描述RCNN解决的是，“为什么不用CNN做classification呢？”（但是这个方法相当于过一遍network出boundingbox，再过另一个出label，原文写的很不“elegant”Fast-RCNN解决的是，“为什么不一起输出boundingbox和label呢？
使用NCE损失，加速我们的softmax计算（不使用原始论文中的层次softmax）结果：性能与原始论文中的一样好，速度也非常快。查看：p5_fastTextB_model.py2.文本卷积神经网络（TextCNN）《卷积神经网络进行句子分类》（ConvolutionalNeural...
基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN.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。.objectdetection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。.…
论文中举例：把卷积操作之后的特征图（featuremaps），以不同大小的块（池化框）来提取特征，分别是4*4，2*2，1*1，将这三张网格放到下面这张特征图上，就可以得到16+4+1=21种不同的块(SpatialBins)，我们从这21个块中，每个块提取出一个...
fasterRCNN是检测识别里面一个比较标志的方法,继承了RCNN,fastRCNN的方法。前段时间大概花了几天时间看了看fasterRCNN的论文,半知半解,最近又花了3天时间理解了下fasterRCNN的源码。...
RCNN,FastRCNN,FasterRCNN论文上传者:m22237_378411362019-05-2804:51:01上传ZIP文件9.2MB下载38次RCNN,FastRCNN和FasterRCNN论文原文,介绍了经典的双阶...
FastRCNN和FasterRCNN论文原文，介绍了经典的双阶段目标检测算法RCNN及其改进，属于深度学习必读论文...
FastR-CNN训练非常深的VGG16网络比R-CNN快9倍,测试时间快213倍,并在PASCALVOC2012上得到更高的平均精度mAP。与SPPnet相比,fastR-CNN训练VGG16网络比他快3倍,测试速度快10倍,并且更准确。
文章使用Cityscapes验证数据集对Fast-SCNN进行了评估,实现细节论文中有具体描述,值得一提的是作者指出因为Fast-SCNN的参数量很小,所以积极的使用数据增强技术不太可能会带来过拟合。...
最近,卡耐基梅隆大学(CMU)的王小龙等人发表的论文《A-Fast-RCNN:HardPositiveGenerationviaAdversaryforObjectDetection》引起了很多人的关注。该研究将对抗学习的思路应用...