r-cnn

计算机视觉 - 物体检测（二）单阶段：YOLO系列 + SSD目标检测是计算机视觉的基石。与上一讲复杂的两阶段范式（如R-CNN）不同，单阶段方法开启了“一眼检测”的新思路。它摒弃了独立的区域提议步骤，将任务简化为单次网络前向传播，在速度上取得压倒性优势。

计算机视觉 - 物体检测开山鼻祖 R-CNN系列：Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN共享特征图解决计算冗余。RoI Pooling，多任务损失。RPN，锚点框，特征共享。提升提议效率。

R-CNN 模型算法流程梳理目录一、R-CNN整体流程二、需要注意的地方论文连接：[1311.2524] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

人工智能--目标检测欢迎来到 Papicatch的博客文章目录🍉引言🍉概述🍈目标检测的主要流程通常包括以下几个步骤🍍数据采集

目标检测——R-CNN系列检测算法总结R-CNN系列算法详细解读文章：R-CNN系列检测算法是两阶段检测算法，可大体分为三步：第一步从待检测图片中获得若干目标候选框(Region Proposal)；第二步对每个候选框提取特征；最后对利用该特征对候选框做分类和边框回归。

目标检测——R-CNN算法解读论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 作者：Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik 链接：https://arxiv.org/abs/1311.2524 代码：http://www.cs.berkeley.edu/˜rbg/rcnn

目标检测——Faster R-CNN算法解读论文：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun 链接：https://arxiv.org/abs/1506.01497 代码：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn

我是有底线的