区域卷积神经网络（RCNN）
简介 区域卷积神经网络（RCNN）系列模型为两阶段目标检测器/通过对图像生成候选区域，提取特征，判别特征类别并修正候选框位置。RCNN系列目前包含两个代表模型：Faster CNN，Mask RCNN. Faster RCNN网络可以分为四个主要步骤： 1.基础卷积层。 作为一种卷积神经网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的卷积网络提取图像的特征图。特征图被后续RPN层和全连接
相关文章
- 1. 卷积神经网络——Faster RCNN
- 2. 神经网络-卷积神经网络
- 3. 【卷积神经网络】Lesson 1--卷积神经网络基础
- 4. （CNN）卷积神经网络（五）常见卷积神经网络
- 5. 2.3 卷积神经网络-卷积神经网络实战
- 6. 卷积神经网络（二）—— 所谓卷积神经网络
- 7. 4.卷积神经网络-第一周 卷积神经网络
- 8. 【卷积神经网络】Lesson 2--深层卷积神经网络
- 9. 卷积神经网络（1）卷积神经网络的强大
- 10. 04.卷积神经网络_第一周卷积神经网络
- 更多相关文章...
- • XSL-FO 区域 - XSL-FO 教程
- • 网站 域名 - 网站主机教程
- • Docker容器实战(一) - 封神Server端技术
- • PHP Ajax 跨域问题最佳解决方案
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。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
