DL之FastR-CNN：Fast R-CNN算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略

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目錄

Fast R-CNN算法的簡介(論文介紹)

1、實驗結果

2、Fast R-CNN算法結構框圖

3、R-CNN VS Fast R-CNN

Fast R-CNN算法的架構詳解

Fast R-CNN算法的案例應用

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DL之FastR-CNN：Fast R-CNN算法的架構詳解
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Fast R-CNN算法的簡介(論文介紹)

Abstract ?
? ? ? ?This paper proposes a Fast Region-based Convolutional ?Network method (Fast R-CNN) for object detection. Fast ?R-CNN builds on previous work to efficiently classify object ?proposals using deep convolutional networks. Compared ?to previous work, Fast R-CNN employs several innovations ?to improve training and testing speed while also ?increasing detection accuracy. Fast R-CNN trains the very ?deep VGG16 network 9× faster than R-CNN, is 213× faster ?at test-time, and achieves a higher mAP on PASCAL VOC ?2012. Compared to SPPnet, Fast R-CNN trains VGG16 3× ?faster, tests 10× faster, and is more accurate. Fast R-CNN ?is implemented in Python and C++ (using Caffe) and is ?available under the open-source MIT License at https: ?//github.com/rbgirshick/fast-rcnn.
摘要
? ? ? ?本文提出了一種基于區域卷積網絡的快速目標檢測方法(Fast R-CNN)。Fast ?R-CNN建立在以前工作的基礎上，使用深度卷積網絡有效地分類對象建議。與之前的工作相比，Fast R-CNN在提高訓練和測試速度的同時，也提高了檢測精度。Fast R-CNN訓練了非常深的VGG16網絡，速度比R-CNN快9倍，測試時速度213倍，在PASCAL VOC 2012上實現了更高的mAP。與SPPnet相比，Fast R-CNN訓練VGG16 更快3倍，測試速度更快10倍，更準確。Fast R-CNN是用Python和c++(使用Caffe)實現的，可以通過https: //github.com/rbgirshick/fast-rcnn獲得MIT的開源許可。
Conclusion ?
? ? ? ?This paper proposes Fast R-CNN, a clean and fast update ?to R-CNN and SPPnet. In addition to reporting state-of-theart ?detection results, we present detailed experiments that ?we hope provide new insights. Of particular note, sparse ?object proposals appear to improve detector quality. This ?issue was too costly (in time) to probe in the past, but becomes ?practical with Fast R-CNN. Of course, there may exist ?yet undiscovered techniques that allow dense boxes to ?perform as well as sparse proposals. Such methods, if developed, ?may help further accelerate object detection.
結論
? ? ? ?本文提出了一種Fast R-CNN，對R-CNN和SPPnet進行了干凈、快速的更新。除了報告最新的檢測結果，我們還提供了詳細的實驗，希望能提供新的見解。特別值得注意的是，稀疏對象建議似乎可以提高檢測器的質量。這個問題在過去花費太多(時間)去探索，但在Fast R-CNN中變得實用。當然，可能存在一些尚未發現的技術，允許密集的框執行稀疏的建議。如果開發出這樣的方法，將有助于進一步加速目標檢測。

論文
Ross Girshick.
Fast R-CNN. ICCV 2015
https://arxiv.org/abs/1504.08083

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1、實驗結果

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1、mAPbased on PASCAL VOC 2007, results from Girshick

圖示可知，SPP比R-CNN的測試速度快了24倍，而Fast?R-CNN又比SPP加快了10倍以上！

2、Fast R-CNN: Result

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2、三者架構對比——R-CNN、Fast?R-CNN、Faster R-CNN

多任務學習、引入RoI pooling來對齊不同尺度的建議框的特征大小。

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3、Fast R-CNN算法結構框圖

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Fast R-CNN算法的架構詳解

更新……

DL之FastR-CNN：Fast R-CNN算法的架構詳解

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Fast R-CNN算法的案例應用

更新……

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的DL之FastR-CNN：Fast R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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