本文来自于csdn，本文主要概述一下R-CNN是如何采用卷积神经网络进行目标检测的工作，希望会对您的学习有所帮助。MaskR-CNN是ICCV2017的bestpaper，彰显了机器学习计算机视觉领域在2017年的最新成果。在机器学习2017年的最新发展中，单任务的网络结构已经逐渐不再引人瞩目，取而代之的是集成，复杂，一石多鸟的多任务网络模型。MaskR-CNN就是典型的代表。大家可以看到，在实例分割MaskR-CNN框架中，还是主要完成了三件事情：1)目标检测，直接在结果图上绘制了目标框(bo

本文来自于csdn，本文主要概述一下R-CNN是如何采用卷积神经网络进行目标检测的工作，希望会对您的学习有所帮助。MaskR-CNN是ICCV2017的bestpaper，彰显了机器学习计算机视觉领域在2017年的最新成果。在机器学习2017年的最新发展中，单任务的网络结构已经逐渐不再引人瞩目，取而代之的是集成，复杂，一石多鸟的多任务网络模型。Mask R-CNN就是典型的代表。 大家可以看到，在实例分割MaskR-CNN框架中，还是主要完成了三件事情：