第八章 目标检测
Two Stage 目标检测模型(效果好,但速度相对慢):
- R-CNN:R-CNN系列的第一代算法,结合了传统的“计算机视觉”知识;将预训练模型(比如CNN)的隐藏层输出作为图像特征,特征输入支持向量机用于预测分类,图像特征+候选边界框输入线性回归模型用于预测真实边界框
- Fast R-CNN:基于R-CNN和SPPnets进行的改进;1. 只对整幅图像进行一次特征提取,避免R-CNN中的冗余特征提取 2. 用RoI pooling(兴趣区域池化)层替换最后一层的max pooling层, 并引