文件名称:
目标检测-从RCNN到MaskRCNN两步检测算法总结
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：本文来自于arleyzhang博客，本文主要介绍目标检测中两步检测算法的总结对比，提出了一种新的两步检测模型，Light-HeadRCNN，希望会对您的学习有所帮助。Rbg提出的R-CNN的方法1.一张图像先通过selectivesearch的方法，生成1K~2K个候选区域，这个步骤生成的候选区域大小是不一样的，因此需要warpedregion，也就是将不同大小的region缩放到同样的尺寸，因为CNN后面的全连接层要求输入尺寸固定。2.对每个warped后的候选区域，使用CNN提取特征，提取的特征需存储到磁盘；3.读取特征，送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类；4.最终还有一个位置回归
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