cnn目标检测

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Facebook研究员提出Mesh R-CNN，向三维进击的目标检测！

IT思维 • 5年前

公众号/将门创投From: FAIR 编译: T.R随着计算机视觉的发展，2D目标检测在精度和速度方面已经得到了巨大的提升，并在各个领域取得了令人瞩目的成绩。但2D检测却忽视了物体的三维信息。目前的3D形状预测研究主要基于合成数据集和当个目标的预测。为了解决这一问题，来自Facebook的研究人员提出了

深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD-36大数据

36大数据 • 7年前

作者：李亚洲Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型。其他流行的模型通常与这三者类似，都依赖于深度 CNN（如 ResNet、Inception 等）来进行网络初始化，且大部分遵循同样的 proposal／分类管道。本文介绍了深度学习目标检测的三种常

从零开始码一个皮卡丘检测器-CNN目标检测入门教程(下)

雷锋网 • 7年前

本文作者 Zhreshold ，原文载于其知乎主页，雷锋网(公众号：雷锋网 (公众号：雷锋网) )获其授权发布。本文为大家介绍实验过程中训练、测试过程及结果。算法和数据集参见《从零开始码一个皮卡丘检测器-CNN目标检测入门教程(上)》训练 T

从零开始码一个皮卡丘检测器-CNN目标检测入门教程(上)

雷锋网 • 7年前

本文作者 Zhreshold ，原文载于其知乎主页，雷锋网(公众号：雷锋网) 获其授权发布。目标检测通俗的来说是为了找到图像或者视频里的所有目标物体。在下面这张图中，两狗一猫的位置，包括它们所属的类（狗／猫），需要被正确的检测到。&amp;amp;amp;amp