Faster R-CNN
Faster R-CNN este un cadru de detectare a obiectelor bazat pe rețele neuronale convoluționale profunde, în două etape, introdus de Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick și Jian Sun (Microsoft Research) la NeurIPS 2015. Acesta înlocuiește etapa lentă de propunere a regiunilor prin căutare selectivă, utilizată în predecesorii săi R-CNN și Fast R-CNN, cu o Rețea de Propunere a Regiunilor (RPN) învățată, care partajează caracteristici convoluționale cu capul de detecție, permițând primul detector de obiecte precis, antrenabil end-to-end, aproape în timp real, și stabilind un reper de acuratețe de lungă durată pe PASCAL VOC și MS COCO.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Faster Region-based Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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 (Rețea Reziduală)Învățare profundă↔ compare
- YOLO (You Only Look Once)Învățare profundă↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →