Faster R-CNN
Faster R-CNN è un framework di rilevamento di oggetti convoluzionale profondo a due stadi introdotto da Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick e Jian Sun (Microsoft Research) a NeurIPS 2015. Sostituisce il lento passaggio di proposte di regione di ricerca selettiva utilizzato nei suoi predecessori R-CNN e Fast R-CNN con una Rete di Proposte di Regione (RPN) appresa che condivide caratteristiche convoluzionali con la testa di rilevamento, consentendo il primo rilevatore di oggetti addestrabile end-to-end, accurato quasi in tempo reale e stabilendo un benchmark di accuratezza di lunga data su PASCAL VOC e MS COCO.
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Fonti
- 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
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Faster Region-based Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/faster-r-cnn
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