随笔分类 -  目标检测

摘要：论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.06870 Mask R-CNN在一个网络中同时实现了目标检测和实例分割，其结构可由Faster R-CNN扩展得到。 图1 Mask R-CNN网络结构 我们可以将其分为四个部分： 1. ConvNet。将输入图片经过ResNet网络 阅读全文

摘要：论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.03144 高分辨率的低层特征图虽然有更多细节信息，但是缺少语义信息；低分辨率的高层特征图含有丰富的语义信息，但对小目标的检测效果又较差。FPN通过在原来Botteom-up进行改造，得到既包含细节信息又有丰富的语义信息的特征图，能够有 阅读全文

摘要：论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.01497 Fast R-CNN提出后，降低目标检测时间的主要瓶颈就来到了待选区域的计算上，于是诞生了Faster R-CNN。作者提出了一种新的网络结构，即RPN，其作用为通过一系列卷积网络来得到待选区域，因此Faster R-CNN 阅读全文

摘要：论文地址：https://arxiv.org/abs/1504.08083 Fast R-CNN诞生于R-CNN的基础上，其网络结构如下： 图1 Fast R-CNN基本结构（来自原论文） 依上图Fast R-CNN基本结构，Fast R-CNN可以分为3个部分： 1. Conv layers。不同 阅读全文