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通俗易懂的目标检测 | RCNN, SPPNet, Fast, Faster

插播新闻:最近建立了一个AI初学者微信群,如果你也是AI爱好者,加入我们吧~回复【入群】加入大家庭! 全文5500个字,22幅图,学习时长预计20分钟 目录 0概述 1RCNN 1.1 候选区Region Proposal 1.2 特征提取 1.3 SVM分类 1.4 线性回归 2 SPP Net 3 Fast RCNN 4 Faster RCNN 5 总结 0 概述 本文主要讲一下深度网络时代,目标检测系列的RCNN这个分支,这个分支就是常说的two-step,候选框 + 深度学习分类的模式:RCNN->SPP->Fast RCNN->Faster RCNN 另外一个分支是yolo v1-v4,这个分支是one-step的端到端的方式。不过这里主要是介绍RCNN那个体系的。 把下图中的yolo忽略,剩下的四个就是RCNN体系的一个非常好的总结。 1 RCNN RCNN既然是two-step,那么就从这里切入理解: 第一步,生成候选区 第二步,判断每个候选区的类别 2.1 用CNN提取特征 2.2 用SVM分类 2.3 用线性回归矫正候选框的位置 1.1 候选区Reg...

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