2、R-CNN的核心技术 R-CNN系列模型(包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等)在目标检测领域发挥着举足轻重的作用,它们通过一系列关键技术的革新,逐步解决了早期模型中存在的问题,推动了目标检测技术的发展。 最初的R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)由Ross Girshick等人在2014年提出,它开创性地将...
RCNN算法通过结合卷积神经网络（CNN）的高效特征提取能力和候选区域（Region Proposals）的精确目标定位，实现了对图像中目标的快速准确检测。这一特性使得RCNN在人脸识别、车辆识别、医疗影像分析等多个模式识别场景中表现出色。例如，在智能交通系统中，RCNN可以实时识别车辆类型、车牌号码以及行人行为，为城市交通管理...
R-CNN：作为开山之作，R-CNN通过选择性搜索算法生成候选区域，然后对每个区域使用CNN进行特征提取和分类。虽然效果显著，但计算量大、速度慢是其显著缺点。Fast R-CNN：针对R-CNN的不足，Fast R-CNN引入了ROI Pooling层，实现了特征图的共享，从而大幅提高了检测速度。同时，它还采用了多任务损失函数，同时优化分类...
R-CNN算法确实是用于对象检测任务的变革者,改变了传统的做法,并开创了深度学习算法。近年来,计算机视觉应用的数量突然出现飙升,而R-CNN系列算法仍然是其中大多数应用的核心。 Keras_frcnn也被证明是一个很好的对象检测工具库,在本系列的下一篇文章中,将专注于更先进的技术,如YOLO,SSD等。 本文由百家号作者上传并...
在无人零售中，RCNN可以帮助识别商品并进行结算，提升用户体验与效率；而在医疗影像分析领域，RCNN则被用来辅助医生进行疾病诊断，大大缩短了诊断时间并提高了准确率。深圳市极智未来科技有限公司的定制开发服务作为一家专注于人工智能与视觉技术的公司，深圳市极智未来科技有限公司致力于为客户提供模式识别、RCNN及相关...
FAIR 又一位大佬级研究科学家「出走了」，这次是 R-CNN 作者 Ross Girshick。近日，Meta 首席科学家 Yann LeCun 发推宣布，Ross Girshick 将离开 FAIR，加入艾伦人工智能研究所（AI2）。此前离职的还有 ResNeXt 一作谢赛宁（加入纽约大学任助理教授）、Georgia Gkioxari（加入 Caltech 任助理教授）等。图源：https...
RCNN，即Region-based Convolutional Neural Network，是一种目标检测算法。它的核心思想是先对图像进行区域提取，然后对每一个提取出来的区域进行卷积神经网络（CNN）的特征提取和分类。RCNN算法是目标检测领域最早也是最具代表性的基于深度学习的算法之一。RCNN算法的流程一般分为三个步骤。第一步是区域提取，其主要...
Mask R-CNN 再次，Mask R-CNN也来自FAIR何恺明团队，论文发表在ICCV 2017。Mask R-CNN用于目标实例分割。简单来说，目标实例分割基本上就是对象检测，但不是使用边界框，它的任务是给出对象的精确分割图！TL;DR :如果你已经了解Faster R-CNN，那么Mask R-CNN就很好理解了，就是为分割增加另一个head（branch）...
具体而言，Faster RCNN首先将图片输入到CNN中，获取高层特征映射，并将其传递给RPN。RPN会在特征映射上采用滑动窗口的方式，为每个窗口设置K个不同大小和长宽比的先验框。针对每个先验框，RPN会分别进行目标概率预测和边界框调整回归量的预测。经过这一系列操作，Faster RCNN能够输出不同形状和尺寸的边界框，这些边界...
正如图中红色字体标示的那样，其中也包含了很多代表性的成果，如从 R-CNN 到 Mask R-CNN 的 R-CNN 系列、YOLO 系列、RPN、SSD、FPN 以及 RetinaNet 等。无论对刚入门的机器学习新手，还是想深入研究目标检测的研究者，都是难得的学习、参考资源。不仅如此，项目作者还给出了相应的完整资源列表，包括论文、官方/...