目标检测CNN经典网络（二）SPPnet
在上文介绍了R-CNN网络，可以看出其存在很多问题：卷积网络的重复计算造成计算量大耗时多，之后出现了SPPnet提出先卷积再进行框选目标区域的方法。 总体思路 首先看下面这幅图，R-CNN中我们在卷积之前需要先选定预选框，然后可能大小尺寸不一，需要对其进行crop或者warp一下同意尺寸再进行卷积网络；SPPnet提出我们可以先对原图进行卷积神经网络，再利用预选框去找出对应的第五层卷积网络所对应的
相关文章
- 1. 目标检测CNN经典网络（三）Fast R-CNN ，Faster R-CNN
- 2. 目标检测CNN经典网络（一）R-CNN
- 3. (二)目标检测Fast R-CNN网络
- 4. 目标检测： SPPNet
- 5. 目标检测-SPPNet
- 6. 目标检测CNN经典网络（四）R-FCN
- 7. 目标检测经典网络之Fast R-CNN
- 8. 目标检测经典网络之Mask R-CNN
- 9. 目标检测经典网络之R-CNN
- 10. 目标检测之SPPnet
- 更多相关文章...
- • 使用UDP协议检测网络性能 - TCP/IP教程
- • 使用TCP协议检测网络性能 - TCP/IP教程
- • 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解
- • RxJava操作符（二）Transforming Observables
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
