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
DS随心转小程序几秒前
ChatGPT和Gemini公式
人工智能·chatgpt·aigc·word·豆包·deepseek·ds随心转
王然-HUDDM12 分钟前
技术领跑:HUDDM-7D系统L4级功能安全预研验证
人工智能·嵌入式硬件·安全·车载系统·汽车
Light6014 分钟前
亚马逊“沃尔玛化”战略大转身:一场生鲜零售的自我革命与中国启示
人工智能·零售·数字化转型·亚马逊·新零售·沃尔玛·生鲜供应链
LiFileHub19 分钟前
ISO/IEC 23053:2022中文版
人工智能
腾讯安全应急响应中心28 分钟前
当AI学会背刺:深度剖析Agent Skills的安全陷阱
人工智能·安全
Akamai中国31 分钟前
构建分布式应用?Akamai 和 Fermyon 正在改变游戏规则
人工智能·云计算·云服务·云存储
黎阳之光35 分钟前
打破视域孤岛,智追目标全程 —— 公安视频追踪技术革新来袭
人工智能·算法·安全·视频孪生·黎阳之光
孤狼warrior37 分钟前
图像生成 Stable Diffusion模型架构介绍及使用代码 附数据集批量获取
人工智能·python·深度学习·stable diffusion·cnn·transformer·stablediffusion
SmartBrain38 分钟前
战略洞察:AI 赋能三医领域的平台架构分析报告
人工智能·语言模型·架构
余俊晖39 分钟前
多模态文档解析开源进展:端到端OCR模型LightOnOCR-2-1B架构、效果测试
人工智能·自然语言处理·多模态