深度學習——Fast R-CNN原理
在SPPNet中，實際特徵提取和區域分類是兩個分離的步驟，利用ROI池化層來提取每個區域的特徵，然後利用傳統的SVM作爲分類器對這些區域進行分類。 Fast R-CNN相比SPPNet更進一步，不再使用SVM作爲分類器，而是使用神經網絡進行分類，這樣就能同時訓練特徵提取網絡和分類網絡，比SPPNet取得更高準確度。Fast R-CNN網絡結構如下圖： 對於原始圖中的候選區域框，和S
相關文章
- 1. 深度學習之路（四）：Fast-RCNN
- 2. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN 學習
- 3. 深度學習算法原理——RCNN
- 4. 【深度學習】R-CNN、Fast-RCNN以及Faster—RCNN三劍客
- 5. RCNN,fast-rcnn學習筆記
- 6. 深度學習目標檢測經典模型比較（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）
- 7. 深度學習【二】RCNN、Faste rcnn、Faster rcnn
- 8. 【Fast RCNN】《Fast-RCNN》
- 9. 深度學習（十五）——SPPNet, Fast R-CNN
- 10. 深度學習目標檢測：RCNN，Fast，Faster，YOLO，SSD比較
- 更多相關文章...
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • 算法總結-深度優先算法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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
相關文章
- 1. 深度學習之路（四）：Fast-RCNN
- 2. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN 學習
- 3. 深度學習算法原理——RCNN
- 4. 【深度學習】R-CNN、Fast-RCNN以及Faster—RCNN三劍客
- 5. RCNN,fast-rcnn學習筆記
- 6. 深度學習目標檢測經典模型比較（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）
- 7. 深度學習【二】RCNN、Faste rcnn、Faster rcnn
- 8. 【Fast RCNN】《Fast-RCNN》
- 9. 深度學習（十五）——SPPNet, Fast R-CNN
- 10. 深度學習目標檢測：RCNN，Fast，Faster，YOLO，SSD比較