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【pytorch目标检测】创新之作:Fast R-CNN算法解读
背景 2015年 提出了Fast RCNN算法 训练步骤实现端到端 CNN 基于VGG6 Fast R CNN是基于R CNN和SPPnets进行的改进 成果 训练速度比RCNN块9倍 测试速度快乐23倍 准确率68 4 SPPnets网络
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计算机视觉
【pytorch目标检测】开山之作:R-CNN算法解读
背景 将 深度学习 和传统的 计算机视觉 的知识相结合 没有过多的使用深度学习 2014年将PASCALVOC数据集检测率从35 提升到53 具体步骤 总体的步骤图 1 候选区域生成 ROI Regions of Interst Selec
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【pytorch目标检测】FPN网络结构
语义一般指的是图像每个像素点的类别归属 语义信息可以理解为与类别划分有关的信息 对网络前端通过非线性变换 对图像内容中纹理 几何颜色等信息表达 这种表达会使网络后端对类别归属做出正确的预测 低级语义信息 对浅层特征的表达 如颜色 几何 纹理
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【pytorch图像分类】AlexNet网络结构
目录 1 前言 2 网络创新 过拟合 LRN Local Response Normalization 归一化 3 网络结构图 4 代码实现 5 总结 1 前言 AlexNet 是 2012 年 ISLVRC2012 Image Large
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单目3D检测-坐标系、数据集
0 单目3D检测任务 c x y z w
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