基于深度学习的目标检测方法可以分为 One-stage 算法和 Two-stage 算法。基于神经网络的目标检测最开始是 Two-stage 网络 R-CNN,为了加快训练速度,One-stage 算法也接踵而至。One-stage 算法在利用神经网络提取特征之后,直接回归检测目标的类别概率值和位置坐标,而 Two-stage 算法在提取特征之后,还要进行候选区域的提...
在two-stage的⽬标检测领域中，以faster R-CNN家族和它的变种作为代表。上图是faster R-CNN的网络结...
在深度学习领域,目标检测是一个关键任务,其主要分为one stage和two stage两种方法。Two stage方法首先通过区域提议网络(如R-CNN系列)定位图像中的目标,然后再对这些区域进行分类。这种方法将检测任务分解为定位和识别两个步骤,提高了检测的准确性,但可能牺牲一些速度。 具体来说,在two stage检测器中,如Faster R-CNN...
https网络安全机器学习神经网络深度学习 上几期我们讲过目标检测 One-Stage 的代表 YOLOv3 本来这一期是打算写 SSD(One-Stage 的另一个代表) 的,发现 SSD 其中涉及的知识是从 R-CNN(Two-Stage)来的,故此。这一期我们就来理理 R-CNN 系列的部分知识点,同样,我们会分为 理论、体验和代码实战 三期来进行讲解...
2.1 目标检测Two-stage算法 目标检测是很多任务的基础,如人脸识别需要人脸检测,OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)需要先对文本行进行检测,这些都是目标检测的范畴。 目标检测算法可以分为两类:一类是Two-stage算法,需要先产生候选框,然后对候选框进行分类,这类算法主要是R-CNN系列(R-CNN、Fast R-CNN...
基于深度学习的目标检测算法综述(二)—Two/One stage算法改进之R-FCN,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
深度学习【55】物体检测:Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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multi-stage 算法 最早期的检测算法 (主要为R-CNN、SPPNet) 都属于multi-stage系。这个时候的Selective Serach、Feature extraction、location regressor、cls SVM是分成多个stage来各自单独train的。故谓之曰“multi-stage”: two-stage 算法 到了Fast R-CNN的时候,Feature extraction、location regressor、cls SVM都被...