Faster R-CNN
Faster R-CNN es un marco de detección de objetos convolucional profundo de dos etapas introducido por Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick y Jian Sun (Microsoft Research) en NeurIPS 2015. Reemplaza el lento paso de propuesta de regiones de búsqueda selectiva utilizado en sus predecesores R-CNN y Fast R-CNN con una Red de Propuesta de Regiones (RPN) aprendida que comparte características convolucionales con la cabeza de detección, permitiendo el primer detector de objetos entrenable de extremo a extremo, de alta precisión y casi en tiempo real, y estableciendo un punto de referencia de precisión duradero en PASCAL VOC y MS COCO.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fuentes
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Faster Region-based Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/es/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 (Red Neuronal Residual)Aprendizaje profundo↔ compare
- YOLO (You Only Look Once)Aprendizaje profundo↔ compare
Citado por
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →