Faster R-CNN
Faster R-CNN és un marc de detecció d'objectes convolucional profund de dues etapes introduït per Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick i Jian Sun (Microsoft Research) a NeurIPS 2015. Substitueix el lent pas de proposta de regió de cerca selectiva utilitzat en els seus predecessors R-CNN i Fast R-CNN per una xarxa de propostes de regió (RPN) apresa que comparteix característiques convolucionals amb el capçal de detecció, permetent el primer detector d'objectes entrenable de principi a fi, gairebé en temps real i precís, i establint un punt de referència d'exactitud de llarga durada en PASCAL VOC i MS COCO.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
- 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 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9: Convolutional Networks). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Faster Region-based Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- ResNet (Residual Network)Aprenentatge profund↔ compare
- YOLO (You Only Look Once)Aprenentatge profund↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →