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基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度
Chin2018 6年前 3251

目标检测技术演化：从R-CNN到Faster R-CNN

目标检测旨在准确地找到给定图片中物体的位置，并将其正确分类。准确地来讲，目标检测需要确定目标是什么以及对其定位。 然而，想要解决这个问题并不容易。因为，目标的大小，其在空间中的方向，其姿态，以及其在图片中的位置都是变化的。 这里有一张图片，我们需要识别图片中
【方向】 6年前 2908

从R-CNN到YOLO，一文带你了解目标检测模型（附论文下载）

R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源，能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象
技术小能手 6年前 4591

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1

3、Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱，
技术mix呢 7年前 1024

黑箱方法-神经网络①

人工神经网络 人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模，使用的模型来源于人类大脑对来自感觉输入的刺激是如何反应的理解。通过调整内部大量节点（神经元）之间相
夜神moon 6年前 851

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

AOGNet：基于深度 AND-OR 语法网络的目标识别方法 | PaperDaily #28

本文贡献主要有两点： 把语法模型和深度神经网络模型结合起来，设计的模型同时兼顾特征的 exploration and exploitation（探索和利用），并在网络的深度和宽度上保持平衡； 设计的网络结构，在分类任务和目标检测任务上，都比基于残差结构的方法
技术小能手 7年前 4438

看了这篇文章，了解深度卷积神经网络在目标检测中的进展

近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从 2014 到 2016 这两年多的时间，先后涌现出了 R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO
玄学酱 7年前 1752

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