从R-CNN到YOLO,一文带你了解目标检测模型(附论文下载)

  1. 云栖社区>
  2. 大数据文摘>
  3. 博客>
  4. 正文

从R-CNN到YOLO,一文带你了解目标检测模型(附论文下载)

技术小能手 2018-05-21 14:57:50 浏览3949
展开阅读全文

R-CNN

R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源,能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。

如何确定这些边界框的大小和位置呢?R-CNN网络是这样做的:在图像中提出了多个边框,并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象。

00140b3354fa241f7310fbc41aa1d4f741d53323

要想进一步了解,可以查看以下PPT和笔记:

http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2013/slides/r-cnn-ilsvrc2013-workshop.pdf

http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/slides/rcnn-cvpr14-slides.pdf

http://zhangliliang.com/2014/07/23/paper-note-rcnn/

Fast R-CNN

2015年,R-CNN的作者R






网友评论

登录后评论
0/500
评论
技术小能手
+ 关注
所属团队号: 大数据文摘