R-CNN論文學習筆記

R-CNN論文學習筆記 【1】R-CNN介紹 【2】R-CNN的模塊設計 【3】測試與訓練 【1】R-CNN介紹 傳統的目標檢測方法通常採用複雜的系統，將多個低級圖像特徵與高級語境相結合，其性能在近幾年穩定下來，沒有明顯提升。R-CNN的提出，使目標檢測性能相對於2012年的先前最佳結果，平均精度（mAP）提升了30％以上，達到53.3％的mAP。html R-CNN包含兩個關鍵的改進：（1）將卷

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