Faster R-CNN
A Faster R-CNN egy kétszintű, mély konvolúciós objektumdetektáló keretrendszer, amelyet Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick és Jian Sun (Microsoft Research) mutatott be a NeurIPS 2015 konferencián. Ez felváltja az elődeiben, az R-CNN és a Fast R-CNN rendszerekben használt lassú szelektív keresési régiójavaslási lépést egy tanult régiójavasló hálózattal (Region Proposal Network, RPN), amely megosztja a konvolúciós jellemzőket a detektáló fejjel, lehetővé téve az első végponttól végpontig tanítható, közel valós idejű, pontos objektumdetektort, és hosszú távú pontossági etalont állítva fel a PASCAL VOC és az MS COCO benchmarkokon.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Faster Region-based Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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)Mélytanulás↔ compare
- YOLO (You Only Look Once)Mélytanulás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →