Faster R-CNN简述 Faster R-CNN 是一种用于对象检测的深度神经网络架构。它是一个多任务学习的网络,在单个神经网络中同时学习目标检测和特征提取。 Faster R-CNN的网络架构包括三个部分: 1.特征提取器 特征提取器用于从输入图像中提取特征,可以是预先训练的卷积神经网络(如VGG,ResNet等)或自定义的神经网络。 2....
2.Faster RCNN总览 如图4.3所示为Faster RCNN算法的基本流程, 从功能模块来讲, 主要包括4部分: 特征提取网络、RPN模块、RoI Pooling(Region of Interest) 模块与RCNN模块, 虚线表示仅仅在训练时有的步骤。Faster RCNN延续了RCNN系列的思想, 即先进行感兴趣区域RoI的生成, 然后再把生成的区域分类, 最后完成物体...
《基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别》是郭斐,靳伍银撰写的一篇论文。论文摘要 在传统的Faster R-CNN网络结构中减少原有的卷积层数,同时加入Inception结构层,提出一种基于Faster RCNN的零件识别的改进算法。该算法在保证不增加网络参数和计算量的前提下,增加深度和网络结构复杂度,进一步有效地提取图像的特征...
Faster R-CNN 是一种用于对象检测的深度神经网络架构。它是一个多任务学习的网络,在单个神经网络中同时学习目标检测和特征提取。 Faster R-CNN的网络架构包括三个部分: 1.特征提取器 特征提取器用于从输入图像中提取特征,可以是预先训练的卷积神经网络(如VGG,ResNet等)或自定义的神经网络。
《基于改进的Faster R-CNN小尺度行人检测》是陈泽,叶学义撰写的一篇论文。论文摘要 小尺度行人的检测一直是行人检测的难点问题，本文以Faster R-CNN目标检测网络为基础，采用一种基于双线性插值的对齐池化策略以避免感兴趣区域池化过程中两次量化操作带来的位置偏差；然后提出一种基于级联的多层特征融合策略，将具有丰富...
为了解决不同识别环境下光照强度的变化对手势识别准确率影响的问题,提出了基于ResNet-50残差网络的改进Faster R-CNN手势识别算法。相较于普通的Faster R-CNN算法,该算法用了ResNet-50网络,提高网络特征的学习能力,并在ResNet-50中加入了实例批处理标准化(IBN)方法用于对单个图片的表征内容学习,适应不同的识别环境。
针对传统手势识别算法存在手势定位不精确,识别率不高,鲁棒性不强等问题,提出改进的Faster RCNN网络进行手势的精准定位和识别。Faster RCNN采用强语义信息、低分辨率的顶层特征图作为RPN网络的输入,导致对小目标识别率不高。改进的Faster RCNN结合FPN网络算法,将高层特征通过上采样不断与前层特征融合,构造不同尺度的...
针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题,提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法,使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Faster RCNN,以Faster RCNN算法为基础,对候选区域网络(Region Proposals Network,RPN)结构...