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Faster R-CNN演示文档

Faster

R-CNN

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目标检测算法Faster R-CNN的PPT演示文档，中文，制作精良，条理清晰，适合学习和教学

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Faster R-CNN:

Towards Real-Time Object Detection

with Region Proposal Networks

Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun

Microsoft Research, NIPS 2015

Faster R-CNN创新点

 解决的问题：

• Fast R-CNN网络已经接近实时，但Selective Search是速度瓶颈，大

约2s/帧，EdgeBoxes也要0.2s/帧

 Faster R-CNN主要创新：

• Region Proposal Network(RPN)替代Selective Search

• RPN与Fast R-CNN网络共享卷积特征

 成绩：

• 在VGG16上达到5fps

• 73.2% mAP on VOC 07, 70.4% mAP on VOC 12 (300 proposals)

Faster R-CNN结构

Faster R-CNN ≈ RPN + Fast R-CNN

Region Proposal Network(RPN)

 RPN是一种全卷积网络(FCN)

 在feature map上slide window

 小型fully convolutional

network:

•目标分类

•bbox回归

 slide window size= n*n，文中

n=3，对应原图感受野171

（ZF）或228（VGG）

FCN：J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell. Fully convolutional networks for

semantic segmentation, CVPR, 2015.

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FPGA之旅

2022-11-09

坑人 #标题与内容不符 #毫无价值
kgl1225

2021-03-05

资源还是可以，谢谢啊

starxhong

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