fast r-cnn 论文下载

weixin_39821746 2020-06-21 07:30:25
fast r-cnn 是基于深度学习提出的目标检测的新型网络结构
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R-CNN和Fast R-CNN组内汇报PPT
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【论文翻译】Fast R-CNN论文原文与中文翻译.rar
【论文翻译】目标检测经典论文——Fast R-CNN论文原文与中文翻译 【论文翻译】目标检测经典论文——Fast R-CNN论文原文与中文翻译
Fast R-CNN论文解读.md
本文从相关知识、主要贡献、模型结构、实验设计、模型评估五个方面解读了Fast R-CNN这一模型，本人新手，有不足之处还望大家指正。
R-CNN/Fast-R-CNN/Faster-R-CNN原始英文论文
Two-Stage目标检测中经典论文
Fast-R-CNN论文资料共3个文档 1-原版论文pdf-2-中文翻译pdf-3-中英文翻译对照pdf.rar
Fast R-CNN是一种目标检测算法，它通过将整个图像输入到深度神经网络中，然后对每个候选区域进行分类和边界框回归，来检测图像中的目标物体。 Fast R-CNN相对于之前的R-CNN算法有以下优势： 训练速度更快，因为它共享了整个图像的卷积计算，避免了重复计算。 推断速度更快，因为它只需要一次前向传递就可以对整个图像中的所有目标进行分类和定位。 检测精度更高，因为它使用RoI池化层来对每个候选区域进行特征提取，而不是使用固定大小的图像块。 Fast_R-CNN论文资料共3个文档 1_原版论文pdf-2_中文翻译pdf-3_中英文翻译对照pdf.rar
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