• 模型和方法：

    • 在深度学习求解目标检测问题之前的主流 detection 方法是，DPM（Deformable parts models），
  • 度量与评价：
    • mAP：mean Average Precision
  • 数据集：
    • voc2007

      • the PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007

基于深度学习的目标检测（object detection）—— rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn的更多相关文章

  1. 深度学习中目标检测Object Detection的基础概念及常用方法

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  7. 开源项目（9-0）综述--基于深度学习的目标跟踪sort与deep-sort

    基于深度学习的目标跟踪sort与deep-sort https://github.com/Ewenwan/MVision/tree/master/3D_Object_Detection/Object_ ...

  8. 基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境，直接将样本文件转换为二维图片，进而应用改造后的卷积神经网络 Inception V4 进行训练和检测

    话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题:全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型,传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势.而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求,也 ...

  9. 【深度学习】目标检测算法总结（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet）

    目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括F ...

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