王權富貴:RCNN的成長曆程
阿新 • • 發佈:2018-11-28
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暴力目標檢測
- 滑動視窗(從左到右,從上到下)(多個尺寸大小)
- 輸入圖片歸一化
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R-CNN
- 選擇性搜尋
- ROI圖片歸一化
- 使用選擇搜尋有風險,合併太大,會損失目標(損失的是重疊目標)。合併太小,資料太多
總:
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Fast R-CNN
- 邊界框迴歸器
- 在卷積特徵提取後使用Selectiv Search搜尋方法
- 特徵圖塊歸一化(ROI池化)
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Faster R-CNN
- 候選區域網路(RPN)
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YOLO
- 訓練迴歸框
- 暴力設S*S的網路
- 太大不精確
- 太小分類不好做
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SSD
- 多尺度檢測
- 卷積測物,加框先驗