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YOLO是一个end-to-end网络,完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。即YOLO的预测是基于整个图片的,并且会一次性输出所有检测到的信息,包括类别和位置。YOLO 与R-CNN系列最大的区别: (1) R-CNN与Fast RCNN采用分离模块(独立于网络之外的selective search方法)先提取可能包含物体的候选框区域,Faster RCNN才...
CNN是一种应用非常广泛的神经网络,在计算机视觉的各个领域都有广泛的应用,图像识别、目标检测、图像分割这些高级应用的实质都是运用了卷积神经网络CNN。以在图像识别为例,在ImageNet挑战赛上,2011年之前所使用的方法基本上都是传统的图像识别,2012年,Alexnet神经网络横空出世,大幅降低了图像识别的误差,从那一年开始,CNN...
YOLO 与 CNN yolo与cnn的关系 CNN(卷积神经网络)是一种深度学习模型,用于处理和分析具有网格结构数据的任务,尤其是图像和视频数据。它在计算机视觉领域取得了重大的突破,并广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。 CNN的原理可以概括为以下几个关键组成部分: 1. 卷积层(Convolutional Layer):卷积层是CNN的核...
由于FAST R-CNN比YOLO在准确率方面好不少,作者也没有放弃研究二者的差异: 作者分析了背景错误和定位错误的差异: 发现,YOLO有更小的背景错误,而FAST-RCNN有更小的定位错误。因此,作者很聪明的把二者结合起来,强强联合,只会更强: 最好的Fast-RCNN在voc 2007上的准确率是71.8,其他版本和最好版本组合,性能的提升...
然而Faster R-CNN还是达不到实时的目标检测,预先获取Region Proposal,然后在对每个Proposal分类计算量还是比较大。比较幸运的是YOLO这类目标检测方法的出现让实时性也变的成为可能。 总的来说,从R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN一路走来,基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简,精度越来越高,速度...
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