Faster R-CNN
Faster R-CNN is a two-stage deep convolutional object detection framework introduced by Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun (Microsoft Research) at NeurIPS 2015. It replaces the slow selective-search region proposal step used in its predecessors R-CNN and Fast R-CNN with a learned Region Proposal Network (RPN) that shares convolutional features with the detection head, enabling the first end-to-end trainable, near-real-time accurate object detector and establishing a long-standing accuracy benchmark on PASCAL VOC and MS COCO.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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. · URL
- 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
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.