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王权富贵：RCNN的成长历程

  • 暴力目标检测                                                                                                 

    •  滑动窗口（从左到右，从上到下）（多个尺寸大小）                               

王权富贵：RCNN的成长历程_第1张图片

 

  •   输入图片归一化                                                                                                                      

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  • R-CNN                                                                                                            

    •  选择性搜索                                                                                            

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  •  ROI图片归一化                                                                                     
  •  使用选择搜索有风险，合并太大，会损失目标（损失的是重叠目标）。合并太小，数据太多                                                                     

总：

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  • Fast R-CNN                                                                                                     

  •  边界框回归器                                                                                         

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  •  在卷积特征提取后使用Selectiv Search搜索方法                                     

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  •  特征图块归一化（ROI池化）                                                                

 

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  •  Faster R-CNN                                                                 

  •  候选区域网络（RPN）                                                                           

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  • YOLO                                       

    •  训练回归框                      
    •  暴力设S*S的网络           
      •  太大不精确               
      •  太小分类不好做        

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  •  SSD                                                          

  •  多尺度检测                             

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  •  卷积测物，加框先验               

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