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论文中使用了多种网络结构进行训练，这里以VGG-16（AlexNet之后的又一经典网络）为例。最开始仍然是在ImageNet数据集上训练一个1000类的分类网络然后对模型进行“三个变动”将最后一个最大池化层换成ROI池化层
论文中主要使用的是Caffe的预训练模型VGG16。修改如下图所示：为了节省显存，前四层卷积层的学习率设为0。Conv5_3的输出作为图片特征（feature）。conv5_3相比于输入，下采样了16倍，也就是说输入的图片尺寸为3×H×W，那么feature的尺寸就是C×...
RCNN是2014年提出的论文，距离现在已经6年了。但是其后续的Objectdetection算法都是根据其改善的。RCNN算法虽然在现在速度相对较慢，效果也不是很好，但在14年那个时候算法效果已经算很好的了。RCNNProblems：1）训练很缓慢，约84h，占用磁盘
图1FasterRCNN基本结构（来自原论文）依作者看来，如图1，FasterRCNN其实可以分为4个主要内容：Convlayers。作为一种CNN网络目标检测方法，FasterRCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的featuremaps。
是这样的，如果都用一句话来描述RCNN解决的是，“为什么不用CNN做classification呢？”（但是这个方法相当于过一遍network出boundingbox，再过另一个出label，原文写的很不“elegant”Fast-RCNN解决的是，“为什么不一起输出boundingbox和label呢？
使用NCE损失，加速我们的softmax计算（不使用原始论文中的层次softmax）结果：性能与原始论文中的一样好，速度也非常快。查看：p5_fastTextB_model.py2.文本卷积神经网络（TextCNN）《卷积神经网络进行句子分类》（ConvolutionalNeural...
基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN.objectdetection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。.objectdetection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。.…
论文中举例：把卷积操作之后的特征图（featuremaps），以不同大小的块（池化框）来提取特征，分别是4*4，2*2，1*1，将这三张网格放到下面这张特征图上，就可以得到16+4+1=21种不同的块(SpatialBins)，我们从这21个块中，每个块提取出一个...
论文中使用了多种网络结构进行训练，这里以VGG-16（AlexNet之后的又一经典网络）为例。最开始仍然是在ImageNet数据集上训练一个1000类的分类网络然后对模型进行“三个变动”将最后一个最大池化层换成ROI池化层
论文中主要使用的是Caffe的预训练模型VGG16。修改如下图所示：为了节省显存，前四层卷积层的学习率设为0。Conv5_3的输出作为图片特征（feature）。conv5_3相比于输入，下采样了16倍，也就是说输入的图片尺寸为3×H×W，那么feature的尺寸就是C×...
RCNN是2014年提出的论文，距离现在已经6年了。但是其后续的Objectdetection算法都是根据其改善的。RCNN算法虽然在现在速度相对较慢，效果也不是很好，但在14年那个时候算法效果已经算很好的了。RCNNProblems：1）训练很缓慢，约84h，占用磁盘
图1FasterRCNN基本结构（来自原论文）依作者看来，如图1，FasterRCNN其实可以分为4个主要内容：Convlayers。作为一种CNN网络目标检测方法，FasterRCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的featuremaps。
是这样的，如果都用一句话来描述RCNN解决的是，“为什么不用CNN做classification呢？”（但是这个方法相当于过一遍network出boundingbox，再过另一个出label，原文写的很不“elegant”Fast-RCNN解决的是，“为什么不一起输出boundingbox和label呢？
使用NCE损失，加速我们的softmax计算（不使用原始论文中的层次softmax）结果：性能与原始论文中的一样好，速度也非常快。查看：p5_fastTextB_model.py2.文本卷积神经网络（TextCNN）《卷积神经网络进行句子分类》（ConvolutionalNeural...
基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN.objectdetection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。.objectdetection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。.…
论文中举例：把卷积操作之后的特征图（featuremaps），以不同大小的块（池化框）来提取特征，分别是4*4，2*2，1*1，将这三张网格放到下面这张特征图上，就可以得到16+4+1=21种不同的块(SpatialBins)，我们从这21个块中，每个块提取出一个...
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