网站做下载word,wordpress计时,企业网站首页效果图设计与制作,重庆建网站推广价格文章目录 R-CNN#xff08;2014#xff09;Conclusion SPP-net#xff08;2015#xff09; R-CNN#xff08;2014#xff09;
哈哈 创新#xff1a; (1)人们可以将高容量卷积神经网络(cnn)应用于自下而上的区域建议#xff0c;以定位和分割对象; (2)当标记训练数据稀缺… 文章目录 R-CNN2014Conclusion SPP-net2015 R-CNN2014
哈哈 创新 (1)人们可以将高容量卷积神经网络(cnn)应用于自下而上的区域建议以定位和分割对象; (2)当标记训练数据稀缺时对辅助任务进行监督预训练然后进行特定领域的微调可以显著提高性能 解决了CNN定位问题和标记数据稀缺不足以训练大型CNN的问题 证明了简单的边界盒回归方法可以有效地减少错误定位而错误定位是主要的误差模式 (1)获取输入图像(2)提取大约2000个自下而上的区域建议(3)使用大型卷积神经网络(CNN)计算每个建议的特征然后(4)使用特定类别的线性支持向量机对每个区域进行分类
Conclusion
我们最后指出通过使用计算机视觉和深度学习的经典工具(自下而上的区域建议和卷积神经网络)的组合我们取得了这些结果这一点很重要这两者并不是对立的科学探索路线而是自然而不可避免的合作伙伴
SPP-net2015
提出一种新的结构SPP-net解决了CNN需要固定大小的输入图像问题
