FAST R-CNN和R——CNN的区别
时间: 2023-11-08 12:06:22 浏览: 54
FAST R-CNN和R-CNN都是用于目标检测的深度学习算法,但它们之间有一些区别。
R-CNN是第一个将深度学习应用于目标检测的算法,它的基本思路是将输入图像分成若干个候选区域,然后对每个候选区域进行分类和回归。具体来说,R-CNN首先使用选择性搜索算法从输入图像中提取出约2000个候选区域,然后将这些候选区域调整为固定大小,再输入到卷积神经网络(CNN)中进行特征提取和分类。最后,再使用回归器对每个候选区域进行位置调整,以得到更准确的目标框。
FAST R-CNN是R-CNN的改进版,它的主要改进有两个方面:一是使用RoI池化层代替R-CNN中的卷积层,从而提高了计算效率;二是将整个网络训练成一个端到端的模型,从而提高了检测的准确性。具体来说,FAST R-CNN使用RoI池化层将每个候选区域映射到固定大小的特征图上,然后使用全连接层进行分类和回归。整个网络可以通过反向传播进行训练。
综上所述,FAST R-CNN相比R-CNN在检测速度和准确性方面都有所提高。