大话目标检测经典模型（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）

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大话目标检测经典模型（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）

目标检测是深度学习的一个重要应用,就是在图片中要将里面的物体识别出来,并标出物体的位置,一般需要经过两个步骤:1.分类,识别物体是什么 2.定位,找出物体在哪里除了对单个物体进行检测,还要能支持对多个物体进行检测,如下图所示: 这个问题并不是那么容易解决,由于物体的尺寸变化范围很大.摆放角度多变.姿态不定,而且物体有很多种类别,可以在图片中出现多种物体.出现在任意位置.因此,目标检测是一个比较复杂的问题.最直接的方法便是构建一个深度神经网络,将图像和标注位置作为样本输入,然后经过CNN网络…

R2CNN模型——用于文本目标检测的模型

引言 R2CNN全称Rotational Region CNN,是一个针对斜框文本检测的CNN模型,原型是Faster R-CNN,paper中的模型主要针对文本检测,调整后也可用于航拍图像的检测中去.在ICDAR数据集上进行benchmark. 相关工作 paper中介绍了很多相关的针对斜框类型的文本目标识别所使用的模型,例如TextBoxes(端到端的单个神经网络实现).DeepText(使用Inception-RPN生成候选框,然后对每个候选框进行文本检测的打分:即判别其是否是文本的概率,…

目标检测（三）Fast R-CNN

作者:Ross Girshick 该论文提出的目标检测算法Fast Region-based Convolutional Network(Fast R-CNN)能够single-stage训练,并且可以同时学习对object proposals的分类与目标空间位置的确定,与以往的算法相比该方法在训练和测试速度.检测精度上均有较大提升. 目标检测算法比较复杂主要是因为检测需要确定目标的准确位置,这样的话就面临着两个主要的问题:首先,大量的candidate object locations(pro…

目标检测 | 经典算法 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection

作者从detector的overfitting at training/quality mismatch at inference问题入手,提出了基于multi-stage的Cascade R-CNN,该网络结构清晰,效果显著,并且能简单移植到其它detector中,带来2-4%的性能提升论文: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 论文地址: https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码地…

目标检测（六）YOLOv2__YOLO9000: Better, Faster, Stronger

项目链接 Abstract 在该论文中,作者首先介绍了对YOLOv1检测系统的各种改进措施.改进后得到的模型被称为YOLOv2,它使用了一种新颖的多尺度训练方法,使得模型可以在不同尺寸的输入上运行,并在速度和精度上很容易找到平衡.当处理速度为40FPS时,YOLOv2取得76.8mAP的成绩,超过了当时最好的检测方法Faster RCNN with ResNet和SSD 接着,作者提出了一种在object detection和classification两个任务上进行联合训练的方法.借助该方法,…