R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN全称
时间: 2024-08-16 16:05:42 浏览: 39
R-CNN/Fast-R-CNN/Faster-R-CNN原始英文论文
R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) 是一种基于深度学习的目标检测算法,它将传统的机器视觉特征提取和分类过程结合在一起。R-CNN首先生成一系列候选区域(Regions of Interest),然后对每个区域应用卷积神经网络(CNN)进行特征提取,并通过支持向量机(SVM)或其他分类器进行目标识别。
Fast R-CNN 是 R-CNN 的改进版本,它显著加速了检测速度。主要优化在于共享计算量,即对于每个候选区域,只使用一次 CNN 进行特征提取,而不是为每个区域独立提取。这样减少了计算成本,提高了效率。
Faster R-CNN 是 Fast R-CNN 的进一步发展,它引入了 Region Proposal Network (RPN),这是一个内置于网络结构内的模块,可以在无需额外的候选区域生成步骤的情况下,直接预测出高质量的区域,这进一步提升了检测的速度和性能,实现了端到端的目标检测。
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