一、什么是卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络。卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成:输入层(input layer),卷积层(convolution layer),池化层(pooling layer),激活函数层和全连接层(full-connection layer)。下面以图像分类任务简单介绍一下卷积神经网络结构,具体结构...
最初的R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)由Ross Girshick等人在2014年提出,它开创性地将深度学习技术应用于目标检测任务。R-CNN的核心技术之一是区域提议(Region Proposal),它使用选择性搜索(Selective Search)来生成候选区域。这些候选区域随后被裁剪并调整大小,以便输入到预先训练好的卷积神经网络(CNN)...
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,它开创性地将深度学习技术应用于目标...
1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判...
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,它开创性地将深度学习技术应用于目标...
[3]:CRNN 全称为Convolutional Recurrent Neural Network,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个文字进行切割,而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题,就是基于图像的序列识别。 2.1 CRNN 网络结构 图2-1 RCNN 网络结构 CRNN 网络结构如图 2-1 所示,输入为经过文字检测的文本框(小图)...
一、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 1)定义 维基百科中的定义:CNN是一种前馈神经网络(Feedforward Neural Network),在它内部,参数从输入层向输出层单向传播,它和递归神经网络RNN不同,因为它不会形成环),它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型的图像处理有出色表现。
Recurrent Convolutional Neural Network for Object Recognition RFs:感受野 前馈模型只能捕捉到上下文(例如,图1中的脸)在单位有较大的RFs较高图层,但这些信息不能调节的活动在较低层单位负责识别较小的对象(例如,图1中的鼻子)。利用这些信息,一个策略是使用自顶向下(或反馈)连接到它向下传播[32],它是采用卷积深层...
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...
本文将带你走进R-CNN的学习系列,一起探索从R-CNN到Faster R-CNN的演进之旅。 一、R-CNN:开创性的尝试 R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)作为目标检测的开山之作,其贡献是不可忽视的。R-CNN的核心思想是利用CNN(Convolutional Neural Networks)来提取图像的特征,然后通过SVM(Support Vector ...