R-CNN

  • 目标检测、语义分割
    由于我们将区域建议与CNN相结合,我们将我们的方法称为R-CNN:带有CNN特征的区域。

目标检测系统由三个模块组成。第一种方法生成分类独立的区域提案。这些提议定义了可供我们的检测器使用的候选检测集合。第二个模块是一个大型卷积神经网络,从每个区域提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定于类的线性支持向量机。

流程:

(1)接受一个输入图像,

(2)提取大约2000个自底向上的区域建议

(3)使用大型卷积神经网络(CNN)计算每个建议的特征

(4)使用类特定的线性支持向量机对每个区域进行分类。

相关推荐
AI营销快线4 分钟前
AI如何每日自动生成大量高质量营销素材?
大数据·人工智能
元智启6 分钟前
企业 AI 智能体:零代码落地指南与多场景实操案例
人工智能
xiaoxiaoxiaolll11 分钟前
智能计算模拟:第一性原理+分子动力学+机器学习
人工智能·机器学习
OpenCSG12 分钟前
现代 AI 代理设计:17 种架构的系统化实战合集
人工智能·架构
KKKlucifer20 分钟前
从 “人工标注” 到 “AI 驱动”:数据分类分级技术的效率革命
大数据·人工智能·分类
九章智算云26 分钟前
短视频 / 图片不够清?SeedVR2.5 超分操作指南,一键拉满画质
人工智能·ai·大模型·aigc
哔哩哔哩技术41 分钟前
从JS云函数到MCP:打造跨平台AI Agent工具的工程实践
人工智能
aaaa_a1331 小时前
The lllustrated Transformer——阅读笔记
人工智能·深度学习·transformer
jinxinyuuuus1 小时前
文件格式转换工具:数据序列化、Web Worker与离线数据处理
人工智能·自动化