fast-rcnn和faster-rcnn的论文下载

weixin_39821260 2020-08-13 01:30:34

CNN也就是众多周知的convolutional neural network, R是region的缩写，意为对图像进行局部区域的处理。该文的主要亮点在于：，一是利用的region proposals对物体探测中位置信息的精确处理，二是利用监督式预训练和主域特殊化的微调方法，代替了传统的非监督式预训练和监督式微调，使得MAP（mean average precision ）得到大幅提升。fast-rcnn和faster-rcnn是rcnn方法的改进，大幅提高速度。
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CNN也就是众多周知的convolutional neural network, R是region的缩写，意为对图像进行局部区域的处理。该文的主要亮点在于：，一是利用的region proposals对物体探测中位置信息的精确处理，二是利用监督式预训练和主域特殊化的微调方法，代替了传统的非监督式预训练和监督式微调，使得MAP（mean average precision ）得到大幅提升。fast-rcnn和faster-rcnn是rcnn方法的改进，大幅提高速度。

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在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现，大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可，逐行进行debug操作，再配合上论文，这样才能更好的学习faster-rcnn原理、训练、编译、算法的思想与实现方法。...

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RCNN-FastRCNN-FasterRCNN-MaskRCNN-TensorMask论文打包 2014 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 2015 Fast R-CNN 2016 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 2017 A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection 2018 Mask R-CNN 2019 TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation 博客整理：https://blog.csdn.net/u011344545/article/details/88913042

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