答:R-CNN算法(Region-CNN)主要包括以下几个步骤: 1)候选区域生成:使用选择性搜索(Selective Search)等方法从输入图像中生成多个候选区域。 2)特征提取:对每个候选区域进行特征提取,常使用卷积神经网络(CNN)进行特征表示。 3)目标分类:使用支持向量机(SVM)等分类器对每个候选区域进行目标分类。 4)边界框回归:对分类...
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第一种:tensorflow官方上的机器翻译模型是把context_vector(第一次是拿encoder output和encoder hidden计算attention)和decoder输入词的词向量拼接后作为gru单元的输入,gru的输出接入一个全连接层,算出预测词的分布; 第二种:论文中PGN(指针网络)的gru单元输入就只有输入词的词向量,context_vector是和gru的输出做拼接,...
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Mask R-CNN对ground truth mask下采样至28×28。将28×28的mask通过上采样重建至原始mask尺寸，误差如...
- CNN:通过卷积核捕获局部依赖关系,通过多层卷积可以间接捕获全局依赖关系。 6. 应用领域: - RNN:广泛应用于自然语言处理(如机器翻译、文本生成)、语音识别等领域。 - CNN:广泛应用于计算机视觉(如图像分类、目标检测)、视频分析等领域。 7. 变体和改进: - RNN:有LSTM(长短期记忆网络)、GRU(门控循环单元)等变...
B、使用Selective Search输出候选框 C、使用MLP进行分类与回归预测 D、使用ROIpooling 该题目是多项选择题,请记得选择多个答案! 正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错 TAGS 哪些技术RCNN采用采取采纳没有用ASVM关键词试题汇总大全 本题目来自[12题库]本页地址:https://www.12tiku.com/newtiku/919839/3335283...
以下关于FasterR-CNN的说法正确的是() A. B.将RPN(区域建议网络)网络和FastR-CNN网络结合到了一起 C.选择性搜索方法创建建议框是整个流程的短板 D.是真正的端到端网络 E.其将RPN获得的proposal直接连接到ROIpooling层,是一个CNN网络实现端到端目标检测的框架 点击查看答案 第2题 下面关于CNN的描述中,正确...
百度试题 题目两阶段目标检测模型有哪些? A.R-CNNB.Fast R-CNNC.RetinaNetD.Faster R-CNN相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,D 反馈 收藏
1、faster rcnn在proposal提出阶段使用nms，目的是希望把预测同一块区域的相互重叠比较严重的的proposal...