Fast R-CNN 相对于 R-CNN 更快的原因是:Fast R-CNN 中的 CNN 不再对每个锚框抽取特征,而是对整个图片进行特征的提取(这样做的好处是:不同的锚框之间可能会有重叠的部分,如果对每个锚框都进行特征提取的话,可能会重复特征提取),然后再在整张图片的feature中找出原图中锚框对应的特征,最后一起做预测。 4.Faster R-CNN
本Application 由ProjectFaster-R-CNN检测网络应用(Python)修改得到,实现从Atlas200DK 板载摄像头获取数据并检测 本Application支持运行在Atlas 200 DK上,实现了对faster-rcnn目标检测网络的推理功能并对视频中的物体信息进行预测的功能。 当前分支中的应用适配1.3.0.0与1.32.0.0及以上版本的DDK&RunTime。
--- ### **效率提升的核心优势**1. **自动化处理能力**: - AI可通过计算机视觉技术(如目标检测、人脸识别、行人再识别)自动扫描视频,无需人工逐帧查看。典型算法如YOLO、Faster R-CNN或Transformer模型,可在毫秒级别完成单帧分析。 - **跨摄像头追踪(Re-ID)**:AI可自动关联不同摄像头中同一目标的轨迹,...