在周志华的机器学习一书中,ROC被称为:受试者工作特征,纵轴为真正利率(TPR),横轴为假正利率(FPR),(关于TPR,FPR参见:人脸识别常用的性能评价指标),AUC则是曲线与横轴的面积,实际上还有个l_rank的指标,为曲线与纵轴的面积,详细情况参见:周志华机器学习2.3 性能度量 类似ROC的曲线还有P-R曲线等,书中有的 FMR、FN...
《改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测算法》是李伟山,卫晨撰写的一篇论文。论文摘要 针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题,提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法,使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架...
【导读】这是一篇来自ICCV2019的论文,由港中文的贾佳亚教授实验室完成。虽然名字很接近,但是Fast Point R-CNN不仅跟Fast R-CNN没有任何关系,它跟Point R-CNN也没太大关系,找前景点,做精细回归思想相近。三者唯一的共同点就是它们三个都是two-stage网络,但是网络结构完全不同。 如果要强行归类的话,Fast Point R...
《基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别》是郭斐,靳伍银撰写的一篇论文。论文摘要 在传统的Faster R-CNN网络结构中减少原有的卷积层数,同时加入Inception结构层,提出一种基于Faster RCNN的零件识别的改进算法。该算法在保证不增加网络参数和计算量的前提下,增加深度和网络结构复杂度,进一步有效地提取图像的特征...
CD-R CNN听者文摘MP3<附书>4碟装 《CD-R CNN听者文摘MP3 4碟装》是2005年北京东方影音公司出版的一本图书。
《基于改进的Mask R-CNN网络的行人细粒度检测算法》是朱繁,王洪元撰写的一篇论文。论文摘要 针对复杂场景下行人检测效果差的问题,采用基于深度学习的目标检测中领先的研究成果,提出了一种改进的Mask R-CNN网络框架的行人检测算法。首先,采用K-means算法对行人数据集的目标框进行聚类得到合适的长宽比,通过增加一组...
《基于ResNet-50改进的Faster R-CNN手势识别算法》是熊才华,巩言丽撰写的一篇论文。论文摘要 为了解决不同识别环境下光照强度的变化对手势识别准确率影响的问题,提出了基于ResNet-50残差网络的改进Faster R-CNN手势识别算法。相较于普通的Faster R-CNN算法,该算法用了ResNet-50网络,提高网络特征的学习能力,并在Res...
《基于改进的Faster R-CNN小尺度行人检测》是陈泽,叶学义撰写的一篇论文。论文摘要 小尺度行人的检测一直是行人检测的难点问题，本文以Faster R-CNN目标检测网络为基础，采用一种基于双线性插值的对齐池化策略以避免感兴趣区域池化过程中两次量化操作带来的位置偏差；然后提出一种基于级联的多层特征融合策略，将具有丰富...