Machine learning

فستر آر-سي إن إن

فستر آر-سي إن إن (Faster R-CNN) هو إطار عمل للكشف عن الأجسام يعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية العميقة على مرحلتين، قدمه شاو تشينغ رين، كايمينغ هي، روس جيرشيك، وجيان صن (مايكروسوفت ريسيرش) في مؤتمر NeurIPS عام 2015. يستبدل خطوة اقتراح المناطق البطيئة بالبحث الانتقائي المستخدمة في سابقاته آر-سي إن إن (R-CNN) وفاسٹ آر-سي إن إن (Fast R-CNN) بشبكة اقتراح مناطق (RPN) مُتعلّمة تشترك في الميزات التلافيفية مع رأس الكشف، مما يُمكّن أول كاشف أجسام دقيق وقابل للتدريب بشكل شامل وفي الوقت شبه الحقيقي، ويضع معيارًا دقيقًا طويل الأمد على مجموعتي بيانات PASCAL VOC و MS COCO.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 28, 91–99. link
  2. Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2017). Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 39(6), 1137–1149. DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2577031
  3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9: Convolutional Networks). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Faster Region-based Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/faster-r-cnn

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateFaster R-CNN (Faster Region-based Convolutional Neural Network). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/faster-r-cnn · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026