cnn

目录 1 Faster_rcnn网络结构
2 Faster_RCNN的输入
3 RPN (Region Proposal Networks) 4 ROIPooling
5 分类 （Classification）

1.背景
1.R-CNN网络训练、测试速度都很慢：R-CNN网络中，一张图经由selective search算法提取约2k个建议框(这2k个建议框大量重叠)，而所有建议框变形后都要输入AlexNet

论文 论文题目：URBAN CHANGE DETECTION FOR MULTISPECTRAL EARTH OBSERV ATIONUSING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
发表于：C

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深度学习目标检测：RCNN
什么是目标检测？目标检测主要是明确从图中看到了什么物体？他们在什么位置。传统的目标检测方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域&#xff0c

基于神经网络的目标检测方法，可以分为两类：1）两阶段目标检测R-CNNSPP-NetFast R-CNNFaster R-CNNR-FCNMask R-CNN等
2）单阶段目标检测
S

Faster R-CNN 目标检测算法
Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
R-CNN：Regions with CNN featu

参考链接： https://blog.csdn.net/qq_34562093/article/details/81569801 https://blog.csdn.net/Chunfengyanyulove/article/de

论文基本信息
标题：Oriented R-CNN for Object Detection作者：Xingxing Xie Gong Cheng* Jiabao Wang Xiwen Yao Junwei Han机构

CenterMask CVPR2020
参考1 参考2 高效率、高mAP的实例分割模型
创新：
添加空间注意引导掩模(SAG-Mask)分支到anchor-free目标检测器(FCOS），SAG-