【论文笔记】 R2CNN: Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
如上图,首先RPN生成正常的水平proposal(~~论文用的axis-aligned,应该是表述不清,实际是水平竖直检测框~~),二分类筛掉,然后保留的每个proposal回归斜框和水平框坐标,最后对斜框进行斜向NMS得到最终检测结果。效果如下图: a是原图,b是RPN生成的proposal,c是回归的正框和斜框,d是斜的NMS保留的斜框。注意这个和...
小白一枚,这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下,也记录一下自己阅读过程中的收获。 原英文论文网址:https://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational Region CNN(旋转区域CNN?),据作者说可以检测场景图片中任意角度的文本。这个网络是在Faster R-CNN的基础上搭建的。整个过程大体分为三部分,首先是...
【目标检测论文阅读】R-CNN 任仰勋 目标检测:R-CNN(CVPR2014) TeddyZhang 【Stereo R-CNN 解读】基于立体R-CNN的自动驾驶三维目标检测 AI 菌发表于3D目标检... 【目标检测】R-CNN 从图中可以看出,R-CNN主要包括以下几个方面的内容: Extract region proposal,使用selective search的方法提取2000个候选区域Compute...
本文是三星北京研发中心提出的R2CNN(Rotational Region CNN),基于Faster R-CNN架构,主要用于文字检测。 Motivation 场景文字检测的难点在于:文字大小不同,高宽比率不同,字体,灯光,透视变形,方向等。对于场景文字识别比普通文字识别差别是预测带方向的轴对称的边界框信息。 本文是三星北京研发中心提出的R2CNN(Rotational...
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks论文阅读笔记2016 Abstract 目前的目标检测网络依赖于region proposal算法来提出假设的目标位置。之前SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间,但是减少proposal的时间还是一个瓶颈。本文中,**... ...
目录 收起 1 Introduction 2 Region Proposal Networks 5 Conclusion 论文地址: https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdfarxiv.org/pdf/1506.01497.pdf 1 Introduction SPPnet和Fast R-CNN等技术的进步缩短了检测网络的运行时间,但候选区域计算的瓶颈仍得不到解决。论文提出了一种全新的端到端的构建候选区...
这篇论文提出了一种名为 Faster R-CNN 的对象检测框架,该框架通过引入区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)来改进对象检测的速度和准确性。Faster R-CNN 能够在保持高精度的同时,显著提高对象检测的运行速度,接近实时处理的能力。 方法详细说明 区域提议网络(RPN): 全卷积网络:RPN 是一个全卷积网络,这意味...
Videos appear to show Russian soldiers advancing in Ukrainian-held territory in Russia’s western Kursk region, threatening Ukraine’s only territorial bargaining chip for peace talks. It comes as US and Ukrainian officials are to meet in Saudi Arabia to
“For KAI Kaga, (the new Shinkansen line) is an opportunity to sharethe charms of Kaga with customers not only in Japan but also internationally,” General Manager Aya Morishita tells CNN Travel. Dinos, a techno Buddhist temple and king crab ...