摘要：
YOLO：You Only Look Once（只需看一眼） 基于深度学习方法的一个特点就是实现端到端的检测，相对于其他目标检测与识别方法（如Fast R-CNN）将目标识别任务分成目标区域预测和类别预测等多个流程，YOLO将目标区域预测和类别预测整合到单个神经网络中，将目标检测任务看作目标区域预测 阅读全文
posted @ 2019-03-02 21:40
墨麟非攻
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摘要：
Fast R-CNN存在的问题：选择性搜索，非常耗时。 解决：加入一个提取边缘的神经网络，将候选框的选取交给神经网络。 在Fast R-CNN中引入Region Proposal Network（RPN）替代Selective Search，同时引入anchor box应对目标形状的变换问题（anc 阅读全文
posted @ 2019-03-02 17:21
墨麟非攻
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摘要：
在介绍Fast R-CNN之前我们先介绍一下SPP Net 一、SPP Net SPP：Spatial Pyramid Pooling（空间金字塔池化） 众所周知，CNN一般都含有卷积部分和全连接部分，其中，卷积层不需要固定尺寸的图像，而全连接层是需要固定大小的输入。 所以当全连接层面对各种尺寸的输 阅读全文
posted @ 2019-03-02 14:32
墨麟非攻
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