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下面是RCNN检测对象所遵循的步骤的简要总结：.1.首先采用预先训练的卷积神经网络；.2.重新训练该模型模型——根据需要检测的类别数量来训练网络的最后一层（迁移学习）；.3.第三步是获取每个图像的感兴趣区域。.然后，对这些区域调整尺寸，以便其可以...
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？
ThispaperproposesaFastRegion-basedConvolutionalNetworkmethod(FastR-CNN)forobjectdetection.FastR-CNNbuildsonpreviousworktoefficientlyclassifyobjectproposalsusingdeepconvolutionalnetworks.Comparedtopreviouswork,FastR-CNNemploysseveralinnovationstoimprovetrainingandtestingspeedwhilealsoincreasingdetectionaccuracy.FastR-CNNtrainstheverydeep...
本论文提出了一种singlestage的训练算法，该算法共同学习对目标proposal进行分类并refine其空间位置。论文首先批斗了R-CNN和SPPNet的缺点。对于R-CNN：Trainingisamulti-stagepipeline训练是一个多级管道Trainingisexpensiveinspaceandtime训练
下面是RCNN检测对象所遵循的步骤的简要总结：.1.首先采用预先训练的卷积神经网络；.2.重新训练该模型模型——根据需要检测的类别数量来训练网络的最后一层（迁移学习）；.3.第三步是获取每个图像的感兴趣区域。.然后，对这些区域调整尺寸，以便其可以...
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？
ThispaperproposesaFastRegion-basedConvolutionalNetworkmethod(FastR-CNN)forobjectdetection.FastR-CNNbuildsonpreviousworktoefficientlyclassifyobjectproposalsusingdeepconvolutionalnetworks.Comparedtopreviouswork,FastR-CNNemploysseveralinnovationstoimprovetrainingandtestingspeedwhilealsoincreasingdetectionaccuracy.FastR-CNNtrainstheverydeep...
本论文提出了一种singlestage的训练算法，该算法共同学习对目标proposal进行分类并refine其空间位置。论文首先批斗了R-CNN和SPPNet的缺点。对于R-CNN：Trainingisamulti-stagepipeline训练是一个多级管道Trainingisexpensiveinspaceandtime训练
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