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
StableAndCalm几秒前
什么是cuda
人工智能
许泽宇的技术分享3 分钟前
当AI竞赛遇上云原生:EvalAI如何用450+挑战赛重新定义机器学习评估标准
人工智能·机器学习·云原生
测试人社区—84163 分钟前
当AI遇见测试:构建自适应自修复测试框架的开源实践
人工智能
core5128 分钟前
【实战】InternVideo2.5:基于 Python 实现高性能视频理解与多模态对话
人工智能·python·音视频·视频理解·internvideo
勤劳的进取家9 分钟前
论文阅读:农业喷雾无人机避障技术综述
论文阅读·嵌入式硬件·神经网络·计算机视觉·无人机
咚咚王者9 分钟前
人工智能之数据分析 Pandas:第七章 相关性分析
人工智能·数据分析·pandas
科士威传动10 分钟前
滚珠导轨平行度安装的关键步骤
人工智能·科技·机器学习·自动化·制造
咚咚王者16 分钟前
人工智能之数据分析 Pandas:第六章 数据清洗
人工智能·数据分析·pandas
geneculture19 分钟前
融合全部讨论精华的融智学认知与实践总览图:掌握在复杂世界中锚定自我、有效行动、并参与塑造近未来的元能力
大数据·人工智能·数据挖掘·信息科学·融智学的重要应用·信智序位·全球软件定位系统
永霖光电_UVLED23 分钟前
安森美与英诺赛科将合作推进氮化镓(GaN)功率器件的量产应用
人工智能·神经网络·生成对抗网络