论文地址：Fast R-CNN

R-CNN的缺陷

（1）训练是一个多级的流水线。R-CNN首先在候选目标上微调一个卷积神经网络，使用log loss。然后使用SVMs充当目标分类器，以取代softmax分类器，最后通过regression对bounding-box 进行微调。在R-CNN中，20类即20个SVM分类器训练，20个bounding box回归器训练（测试同），非常繁琐。

Fast R-CNN论文阅读笔记的更多相关文章

  1. [论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximati

    [论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation 本文结构 解决问题 主要贡献 主要 ...

  2. 论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes

    论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于 ...

  3. 论文阅读笔记（二十一）【CVPR2017】：Deep Spatial-Temporal Fusion Network for Video-Based Person Re-Identification

    Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失 ...

  4. [论文阅读笔记] GEMSEC，Graph Embedding with Self Clustering

    [论文阅读笔记] GEMSEC: Graph Embedding with Self Clustering 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 已经有一些工作在使用学习 ...

  5. [论文阅读笔记] Are Meta-Paths Necessary, Revisiting Heterogeneous Graph Embeddings

    [论文阅读笔记] Are Meta-Paths Necessary? Revisiting Heterogeneous Graph Embeddings 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文 ...

  6. [论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks

    [论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问 ...

  7. 论文阅读笔记 - YARN : Architecture of Next Generation Apache Hadoop MapReduceFramework

    作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http:/ ...

  8. 论文阅读笔记 - Mesos: A Platform for Fine-Grained ResourceSharing in the Data Center

    作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http:/ ...

  9. 论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey

    论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, ...

  10. [置顶] 人工智能（深度学习）加速芯片论文阅读笔记 （已添加ISSCC17，FPGA17...ISCA17...）

    这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于 ...

随机推荐

  1. 用python实现MRO算法

    引子: 如图反映了python3中,几个类的继承关系和查找顺序.对于类A,其查找顺序为:A,B,E,C,F,D,G,(Object),这并不是一个简单的深度优先或广度优先的规律.那么这个顺序到底是如何 ...

  2. python第二十九课——文件读写(写数据的操作)

    演示写数据的操作: 结论:往文件中写入数据,如果文件不存在,先创建文件,再写入内容 #1.打开文件 fw=open(r'd.txt','w',encoding='utf-8') #2.写数据操作 fw ...

  3. POJ3801 Crazy Circuits

    嘟嘟嘟 上下界网络流之最小流. 建图不说啦,裸的. 在有附加源\(S\)和附加汇\(T\)的图上跑完后,删除和\(S, T\)相连的边.然后因为可能流多了,所以现在应该退流,于是我们从\(t\)到\( ...

  4. OpenCV——滤波

    常见滤波函数: 其中前3中为线性滤波,后2中为非线性滤波 参考资料:https://mp.weixin.qq.com/s/3maNqlTSkl6FQs_xqrs8Fg

  5. leetcode650—2 Keys Keyboard

    Initially on a notepad only one character 'A' is present. You can perform two operations on this not ...

  6. nginx配置收集

    同个服务,分别读取不同借口 location /xibao/service_api/ { if ($request_uri ~ ^/xibao/(.*)) { set $xibao_data_url ...

  7. JS 仿腾讯发表微博的效果

    JS 仿腾讯发表微博的效果 最近2天研究了下 腾讯发表微博的效果 特此来分享下,效果如下: 在此分享前 来谈谈本人编写代码的习惯,很多人会问我既然用的是jquery框架 为什么写的组件不用Jquery ...

  8. Python2.7-shelve

    shelve模块,持久化对象数据,可以说是 pickle 模块的封装,用于把像字典一样的以键-值存储的数据持久化存储,像操作数据库.当我们写程序的时候如果不想用关系数据库那么重量级的东东去存储数据,不 ...

  9. WebView之javascript与android交互基础加强

    一.什么是js与android交互? 通俗一点就是使用js代码调用java代码,或者使用java代码调用js代码. 二.为什么要使用js与java代码交互? 1.可以做一些js网页做本身处理不了的事情 ...

  10. 曾经的UCOSii

    首先记住一句话:实时操作系统,并非真的实时.操作系统必须有延时,一个系统执行好几个任务,实质是任务之间不停的切换,有延时才有切换任务的余地,如果没有.....应该都见识过卡机,任务切换不过来了 如果你 ...