二、R-CNN R-CNN R-CNN 如上图所示,R-CNN这个物体检查系统可以大致分为四步进行:(1)获取输入图像(2)提取约2000个候选区域(3)将候选区域分别输入CNN网络(这里需要将候选图片进行缩放)(4)将CNN的输出输入SVM中进行类别的判定 上述四个步骤是一个大致的过程,而且是一个检测的过程,实际上训练过程比较麻烦,下面...
Mask R-CNN Mask RCNN并不是一个目标检测的算法，而是一个语义分割的算法。在Faster R-CNN的基础上添加一个mask分支，multi-task来实现实例分割 使用ROI Align代替ROI Pooling，提升分割准确率 mask rcnn 采用和faster rcnn相似的两步法结构， 第一阶段RPN网络，提取出候选的目标边界框，第二阶段mask rcnn对于来...
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，其主要目...
泛化R-CNN对象检测框架在多个应用场景中都有广泛的应用：自动驾驶： 在自动驾驶领域，泛化R-CNN框架可以实现对不同道路场景中的车辆、行人等目标的准确检测，提高驾驶安全性。智能监控： 在智能监控系统中，泛化R-CNN可以应用于人员行为分析、异常检测等任务，提升监控系统的效能。工业质检： 泛化R-CNN可以用于工业质检...
总的来说，《PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection》论文提出了一种创新的方法来解决点云数据中的三维物体检测问题。通过引入体素表示和局部特征提取，以及全局和局部特征的融合，PV-RCNN方法在准确性和效率方面都取得了显著的改进。这篇论文对对于三维物体检测领域的研究和实践具有...
RCNN 技术的核心原理RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是一种常用于目标检测与图像识别的深度学习算法。其核心思想是将输入图像分解成多个候选区域，然后利用卷积神经网络对每个区域进行特征提取和分类，最终实现对图像中目标的精确定位和识别。RCNN 技术在计算机视觉领域有着广泛的应用，为图像处理和识别...
在处理复杂场景下的小目标行人检测问题上，级联R-CNN具有明显的优势。首先，级联R-CNN采用了多阶段级联的检测策略，使得检测器能够逐步提升准确性。通过多次筛选，级联R-CNN能够有效地过滤掉大量的误检，从而提高了检测器的鲁棒性。其次，级联R-CNN采用了深度卷积神经网络，具有强大的特征提取能力。这使得它能够捕捉...
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...
Sparse R-CNN基于R-CNN框架,其提出了一种一对一稀疏交互的机制,同时借鉴了DETR的可学习候选目标的思想,并且结合二分匹配的标签分配策略和集合预测的形式,实现了端到端目标检测的效果,整个过程无需RPN和NMS。前言 这段时间的paper不是E2E(End-to-End)就是Transformer,什么都拿Transformer往上套,然后个个都声称自己...
视觉常识R-CNN Visual Commonsense R-CNN 给定图像中检测到的一组对象区域（例如，使用Faster R-CNN），就像其他任何无监督的特征学习方法（例如word2vec，可以捕捉到语言的上下文关系）一样，VC R-CNN的代理训练目标是预测对象的上下文对象。VC R-CNN的预测是使用因果干预：P （Y | do（X ）），而其他方法是...