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
Quintus五等升4 小时前
深度学习④|分类任务—VGG13
人工智能·经验分享·深度学习·神经网络·学习·机器学习·分类
2501_936146044 小时前
小型机械零件识别与分类--基于YOLO12-A2C2f-DFFN-DYT模型的创新实现
人工智能·分类·数据挖掘
天天讯通5 小时前
金融邀约实时质检:呼叫监控赋能客服主管
人工智能·金融
机器学习之心5 小时前
LSTM-BP组合模型多输入单输出回归预测三模型对比,对比LSTM、BP神经网络,权重优化,MATLAB代码
神经网络·回归·lstm·lstm-bp·组合模型多输入单输出回归预测
飞Link5 小时前
深度解析 MSER 最大稳定极值区域算法
人工智能·opencv·算法·计算机视觉
夜勤月6 小时前
给AI装上“文件之手”:深入解析MCP文件系统服务的安全沙箱与读写实践
人工智能·安全
万物得其道者成6 小时前
UI UX Pro Max: AI 驱动的设计系统生成引擎深度解析
人工智能·ui·ux
码农三叔6 小时前
(3-2)机器人身体结构与人体仿生学:人形机器人躯干系统
人工智能·架构·机器人·人形机器人
bleuesprit6 小时前
LLM语言模型Lora微调
人工智能·语言模型·lora
sunxunyong6 小时前
CC2Github配置
人工智能