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
koo364几秒前
李宏毅机器学习笔记17
人工智能·笔记·机器学习
心无旁骛~8 分钟前
PIL与OpenCV图像读取的颜色格式陷阱:RGB vs BGR
人工智能·opencv·计算机视觉
程序员大雄学编程20 分钟前
「深度学习笔记1」深度学习全面解析:从基本概念到未来趋势
人工智能·笔记·深度学习
sensen_kiss31 分钟前
INT305 Machine Learning 机器学习 Pt.4
人工智能·机器学习
WWZZ202533 分钟前
快速上手大模型:机器学习1
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·机器人·slam
沫儿笙1 小时前
川崎焊接机器人弧焊气体节约
人工智能·机器人
新知图书1 小时前
多模态大模型的应用场景
人工智能·大模型应用开发·大模型应用
Giser探索家1 小时前
遥感卫星升轨 / 降轨技术解析:对图像光照、对比度的影响及工程化应用
大数据·人工智能·算法·安全·计算机视觉·分类
Mr数据杨1 小时前
【ComfyUI】Animate单人物角色视频替换
人工智能·计算机视觉·音视频
lisw051 小时前
AI眼镜:作为人机交互新范式的感知延伸与智能融合终端
人工智能·人机交互·软件工程