Faster R-CNN - 深度学习目标检测框架


MIT
跨平台
Python

软件简介

Faster R-CNN 可以简单地看做是 R-CNNFast
R-CNN
的升级版,或者可以看成是“区域生成网络+Fast
R-CNN”的系统,用区域生成网络代替 Fast R-CNN 中的 Selective Search 方法。

R-CNN 系列方法对比:

Faster R-CNN(其中 R 对应于“Region(区域)” )是基于深度学习 R-CNN 系列目标检测最好的方法。使用 VOC2007+2012
训练集训练,VOC2007 测试集测试mAP达到73.2%,目标检测的速度可以达到每秒5帧。

技术上将 RPN 网络和 Fast R-CNN 网络结合到了一起,将 RPN 获取到的 proposal 直接连到 ROI pooling 层,是一个
CNN 网络实现端到端目标检测的框架。

Faster R-CNN 卷积阶段:

介绍内容来源:XZZPPP