目標檢測RCNN系列演進總結
RCNN 關鍵流程 生成region proposal: 方法選用selective search，大約2000個圖，並wrap到固定尺寸(227x227，各向同性縮放) 特徵提取：CNN從每個region proposal中提取出一個4096維的特徵（Alexnet等，5卷積層，2全連接層），輸出大致爲2000x4096 類別分類：SVM對4096維特徵進行分類，得到一個2000x20的矩陣（2
相關文章
- 1. 目標檢測總結：RCNN系列（2）
- 2. 目標檢測：RCNN系列總結
- 3. 【目標檢測】RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN 目標檢測算法總結
- 4. 目標檢測總結：Cascade RCNN
- 5. 目標檢測之RCNN系列淺析
- 6. 目標檢測系列：faster rcnn
- 7. 目標檢測系列（一）- RCNN
- 8. 目標檢測系列：light head rcnn
- 9. 目標檢測系列：Faster RCNN、FPN
- 10. 【目標檢測】RCNN
- 更多相關文章...
- • Maven 構建 & 項目測試 - Maven教程
- • Spring體系結構詳解 - Spring教程
- • 算法總結-雙指針
- • 算法總結-回溯法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
