FAST R-CNN Ross Girshick 2015文献
时间: 2024-06-12 17:10:08 浏览: 4
FAST R-CNN是Ross Girshick在2015年发表的一篇论文,主要提出了一种基于深度学习的目标检测算法。该算法通过引入RoI池化层,可以在整张图片上进行目标检测,相比于之前的算法,具有更高的准确率和更快的速度。
RoI池化层是指在卷积神经网络中,对于不同大小的感兴趣区域(Region of Interest,简称RoI),可以通过池化操作将其转换为固定大小的特征图,从而方便后续的分类和回归操作。FAST R-CNN算法中,RoI池化层被嵌入到卷积神经网络中,可以直接对整张图片进行目标检测,避免了之前算法中需要对每个候选框进行分类和回归的繁琐过程。
此外,FAST R-CNN还引入了多任务损失函数,同时考虑了分类和回归两个任务,进一步提高了检测准确率。
相关问题
Fast R-CNN综述
Fast R-CNN是Ross Girshick在2015年提出的一种物体检测算法。相比于之前的R-CNN和SPP-Net算法,Fast R-CNN在检测效果和速度方面都有较大的提升。
Fast R-CNN的主要思路是将卷积层和全连接层合并为一个全卷积网络,使得特征提取和分类回归可以同时进行,从而提高计算速度。具体来说,Fast R-CNN包括以下几个步骤:
1. 在输入图像中提取候选区域。Fast R-CNN使用Selective Search算法来生成候选区域,并对每个候选区域进行裁剪和缩放,使其适应分类器的输入尺寸。
2. 将每个候选区域送入卷积层中提取特征。Fast R-CNN采用了VGGNet网络作为卷积层,可以提取出高质量的特征。
3. 对每个候选区域进行RoI Pooling操作,将其映射到固定大小的特征图上。RoI Pooling是一种特殊的池化操作,可以对不同尺寸的候选区域进行特征映射。
4. 将RoI Pooling得到的特征送入全连接层中进行分类和回归。Fast R-CNN使用Softmax分类器进行物体分类,并使用回归器进行物体位置的精细调整。
Fast R-CNN相比于之前的算法,具有以下几个优点:
1. 计算速度更快。Fast R-CNN将卷积层和全连接层合并为一个全卷积网络,可以减少计算时间。
2. 检测精度更高。Fast R-CNN采用了RoI Pooling操作,可以对不同尺寸的候选区域进行特征映射,从而提高检测精度。
3. 训练时效性更好。Fast R-CNN可以对整张图片进行端到端的训练,从而加快训练速度。
因此,Fast R-CNN成为了当前物体检测领域的主流算法之一。
R-CNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation by Ross Girshick, et al. (2014)在哪里下载
你可以在以下网址下载 R-CNN 论文的 PDF 版本:
- https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf
- https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf
这两个网址分别是论文作者在 arXiv 和 CVPR 网站上发布的论文。你可以从这些网址下载到论文的 PDF 版本。如果你遇到问题,请尝试使用搜索引擎来查找相关信息,或者联系学术网站的支持团队以获取帮助。
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