CNN系列

news2024/9/20 16:30:50

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  • R-CNN(2014)
    • Conclusion

R-CNN(2014)

哈哈
创新
(1)人们可以将高容量卷积神经网络(cnn)应用于自下而上的区域建议,以定位和分割对象;
(2)当标记训练数据稀缺时,对辅助任务进行监督预训练,然后进行特定领域的微调,可以显著提高性能
解决了:CNN定位问题和标记数据稀缺不足以训练大型CNN的问题
证明了:简单的边界盒回归方法可以有效地减少错误定位,而错误定位是主要的误差模式

(1)获取输入图像,(2)提取大约2000个自下而上的区域建议,(3)使用大型卷积神经网络(CNN)计算每个建议的特征,然后(4)使用特定类别的线性支持向量机对每个区域进行分类

Conclusion

我们最后指出,通过使用计算机视觉和深度学习的经典工具(自下而上的区域建议和卷积神经网络)的组合,我们取得了这些结果,这一点很重要,这两者并不是对立的科学探索路线,而是自然而不可避免的合作伙伴

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