Faster R-CNN
Faster R-CNN — це двоступеневий фреймворк глибокого згорткового виявлення об’єктів, представлений Шаоціном Реном, Каймінгом Хе, Россом Гіршиком та Цзянь Сунем (Microsoft Research) на конференції NeurIPS 2015. Він замінює повільний етап пропозиції регіонів за допомогою вибіркового пошуку, що використовувався в його попередниках R-CNN та Fast R-CNN, на навчену Мережу Пропозицій Регіонів (RPN), яка спільно використовує згорткові ознаки з головою виявлення. Це дозволило створити перший повністю наскрізно навчальний детектор об’єктів з майже реальночасовою точністю, встановивши тривалий еталон точності на наборах даних PASCAL VOC та MS COCO.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Faster Region-based Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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)Глибоке навчання↔ compare
- YOLO (You Only Look Once)Глибоке навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →