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【论文翻译】目标检测经典论文——FastR-CNN论文原文与中文翻译【论文翻译】...FastRCNN论文Weidong_of_seu的博客10-162105RCNN首次将CNN引入了目标识别中，但其存在诸多问题。如将训练分成了多阶段，训练过程中耗费了大量的时间和空间...
对象提案。关于对象提议方法的文献很多。对象提议方法的综合调查和比较可在[19]，[20]，[21]中找到。广泛使用的对象提议方法包括基于分组超像素的方法（例如，选择性搜索[4]，CPMC[22]，MCG[23]）和基于滑动窗口的方法（例如，窗口中的对象[24
WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theimprovedmodel,YOLOv2,isstate-of-the-artonstandarddetectiontaskslikePASCALVOCandCOCO.
ThispaperproposesaFastRegion-basedConvolutionalNetworkmethod(FastR-CNN)forobjectdetection.FastR-CNNbuildsonpreviousworktoefficientlyclassifyobjectproposalsusingdeepconvolutionalnetworks.Comparedtopreviouswork,FastR-CNNemploysseveralinnovationstoimprovetrainingandtestingspeedwhilealsoincreasingdetectionaccuracy.FastR-CNNtrainstheverydeep...
OverFeat论文[18]从图像金字塔计算卷积特征,用于分类、定位、检测。在共享的卷积特征映射上自适应大小的pooling(SPP)[7]能有效用于基于区域的目标检测[7,16]和...
FastR-CNN的提出解决了目标检测发展历程中存在的重要问题,我们想要很好的理解FastR-CNN必须对之前的论文有所了解(R-CNN,spp-net)。R-CNN回顾简单来说,RCNN使用以下四步实现目标...
3.如何让区域生成网络和FastRCNN网络共享特征提取网络。从上面这幅图,我们可以清晰地看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像,首先缩放至固定大小MxN,然后将MxN图像送入网络;而Convl...