[RCNN]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

思想 本文解決了目標檢測中的兩個關鍵問題。 問題一:速度 經典的目標檢測算法使用滑動窗法依次判斷所有可能的區域。本文則預先提取一系列較可能是物體的候選區域,之後僅在這些候選區域上提取特徵,進行判斷。 問題二:訓練集 經典的目標檢測算法在區域中提取人工設定的特徵(Haar,HOG)。本文則需要訓練深度網絡進行特徵提取。可供使用的有兩個數據庫:  一個較大的識別庫(ImageNet ILSVC 201
相關文章
相關標籤/搜索