फास्टर आर-सीएनएन
फास्टर आर-सीएनएन एक दो-चरणीय डीप कन्वेन्शनल ऑब्जेक्ट डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जिसे 2015 में न्यूरिप्स में शाओकिंग रेन, काइमिंग हे, रॉस गिरशिक और जियान सन (माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च) द्वारा प्रस्तुत किया गया था। यह अपने पूर्ववर्तियों आर-सीएनएन और फास्ट आर-सीएनएन में उपयोग किए जाने वाले धीमे सेलेक्टिव-सर्च रीजन प्रपोजल स्टेप को एक सीखे हुए रीजन प्रपोजल नेटवर्क (आरपीएन) से बदल देता है जो डिटेक्शन हेड के साथ कन्वेन्शनल फीचर्स साझा करता है, जिससे पहला एंड-टू-एंड ट्रेनेबल, नियर-रियल-टाइम सटीक ऑब्जेक्ट डिटेक्टर सक्षम होता है और पास्कल VOC और MS COCO पर एक लंबे समय तक चलने वाला सटीकता बेंचमार्क स्थापित होता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- 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
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Faster Region-based Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- रेसिडुअल नेटवर्क (ResNet)गहन अधिगम↔ compare
- YOLO (You Only Look Once)गहन अधिगम↔ compare