1、基于R-CNN的系列目标检测算法,组员,R-CNN, SPP NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN,目录,CONTENTS,01,背景知识,02,RCNN,SPP NET,Fast R-CNN,Faster R-CNN,03,05,04,实例展示,06,01,背景知识,PART ONE,背景知识,目标检测是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。 物体的尺寸变化范围...
论文是由R-CNN大牛作者rbg即R-Cnn和sppnet在2015提出发表于ICCV2015,Fast Rcnn是加强版的SPPnet,Fast Rcnn相比于Rcnn在时间和性能上都做了改进。它避免对一幅图片的多个proposal分别计算CNN特征(大量的重复计算),而是对整幅图提取CNN特征之后,再划分对应proposal,从而提高了检测效率,同时对RCNN的pipeline方法做了...
下面是整个faster RCNN结构的示意图: 利用anchor是从第二列这个位置开始进行处理,这个时候,原始图片已经经过一系列卷积层和池化层以及relu,得到了这里的 feature:51x39x256(256是层数) 在这个特征参数的基础上,通过一个3x3的滑动窗口,在这个51x39的区域上进行滑动,stride=1,padding=2,这样一来,滑动得到的就是51...