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【CV论文阅读】：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

R-CNN总结 不总结就没有积累 R-CNN的全称是 Regions with CNN features.它的主要基础是经典的AlexNet,使用AlexNet来提取每个region特征,而不再是传统的SIFT.SURF的特征.同时,还利用了AlexNet本来的功能:分类,这时所得的分类结果相当于预分类.最后,由于每个Region是有边界的,使用SVM对其进行分类得到一个score,定位每个物体的bounding box. 预处理: 先看一看AlexNet的网络结构 可以看到,它的输入图像是一个…

深度学习论文翻译解析（八）：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

论文标题:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译:丰富的特征层次结构,可实现准确的目标检测和语义分割 论文作者:Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali 论文地址:http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdf RC…

论文笔记：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

在上计算机视觉这门课的时候,老师曾经留过一个作业:识别一张 A4 纸上的手写数字.按照传统的做法,这种手写体或者验证码识别的项目,都是按照定位+分割+识别的套路.但凡上网搜一下,就能找到一堆识别的教程,分割的文章次之,而定位的文章就少之又少了.这其中的缘由也很简单:识别目前来说已经不是什么难事了,所以容易写,但分割和定位却仍然是一个头疼不已的问题,不同场景方法不同,甚至同一场景也要结合多种图像处理方法,因此很难有通用的解决策略.在深度学习火起来之后,很多研究人员开始尝试用深度学习的特征提取能力来…

2 - Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation（阅读翻译）

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik UC Berkeley 丰富多级特征用于精准对象检测和语义分割 --------------------------------------------------------------------------------…

目标检测--Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(CVPR 2014)

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 作者: Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik 引用: Girshick, Ross, et al. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation…

目标检测系列 --- RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report

目标检测系列 --- RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report 1. Architecture: Region proposals: 使用selective search获取region proposals,对于每一幅图像获取约2000个region proposals,并将每一个proposal wrap到需要的size,论文中为224*2…

论文笔记（一）---翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

论文网址: https://arxiv.org/abs/1311.2524 RCNN利用深度学习进行目标检测. 摘要 可以将ImageNet上的进全图像分类而训练好的大型卷积神经网络用到PASCAL的目标检测中? 答案是肯定的,并且结果是简单的,可扩展的,相对于可变部件模型(DPM)将平均精度提高了40%以上(在VOC 2007年达到最终的mAP为48%).我们的网络框架结合强大的产生自下而上的候选区域的计算机视觉技术和在学习高容量卷积神经网络中的最新进展.我们称之为R-CNN:具有CNN特征的…

论文阅读笔记二十四：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report(R-CNN CVPR2014)

论文源址:http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/#girshick2014rcnn 摘要 在PASCAL VOC数据集上,最好的方法的思路是将低级信息与较高层次的上下文信息进行结合.该文的两个亮点:(1)将CNN应用到region proposals 用于对目标物体的定位.(2)对于较少数量的标签数据,先在规模较大的数据集上进行有监督的预训练,然后针对特定场景进行微调,发现性能提升的较大.R-CNN:region with CNN features 介绍 特征问题:视觉…

R-CNN（Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation）论文理解

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf 翻译请移步: https://www.cnblogs.com/xiaotongtt/p/6691103.html https://blog.csdn.net/v1_vivian/article/details/78599229 背景: 1.近10年以来,以人工经验特征为主导的物体检测任务mAP[物体类别和位置的平均精度]提升缓慢: 2.随着ReLu激励函数.dropout正则化手段和大规模图像样本集ILSVRC的出…

目标检测论文解读1——Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

背景 在2012 Imagenet LSVRC比赛中,Alexnet以15.3%的top-5 错误率轻松拔得头筹(第二名top-5错误率为26.2%).由此,ConvNet的潜力受到广泛认可,一炮而红.既然convNet在图像分类任务上能取得好成绩,是不是也能放到目标检测任务上呢.本文就是用convNet解决目标检测任务的首次探索.在PASCAL VOC 2010上的mAP达到了53.7%. 方法 模型一共分为三个模块. (1)region proposals(区域推荐)).在一张整图上面产生很…