Faster R-CNN
Faster R-CNN — это двухэтапный фреймворк глубокого сверточного детектирования объектов, представленный Шаоцин Реном, Каймингом Хе, Россом Гиршиком и Цзянь Сунь (Microsoft Research) на конференции NeurIPS 2015. Он заменяет медленный этап генерации предложений областей (region proposals) с использованием селективного поиска, применявшегося в его предшественниках R-CNN и Fast R-CNN, на обучаемую сеть предложений областей (Region Proposal Network, RPN), которая разделяет сверточные признаки с детектирующим блоком. Это позволило создать первый полностью обучаемый сквозным образом, точный детектор объектов, работающий почти в реальном времени, и установить долгосрочный эталон точности на наборах данных PASCAL VOC и MS COCO.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Faster Region-based Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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 (Остаточная сеть)Глубокое обучение↔ compare
- YOLO (You Only Look Once)Глубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →