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几篇关于Object Detection方面的博客: 感谢大佬们分享知识

作者:互联网

几篇关于Object Detection方面的博客: 感谢大佬们分享知识

Object Detection.
介绍基本概念,模型,图像标注工具等

目标检测综述类文章.

一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN等),它们是two-stage的,需要先算法产生目标候选框,也就是目标位置,然后再对候选框做分类与回归。而另一类是Yolo,SSD这类one-stage算法,其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些,但是速度慢,但是第二类算法是速度快,但是准确性要低一些(摘自大神的这篇文章)

基于深度学习的目标检测学习总结

一文读懂目标检测:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD

R-CNN 论文解读及个人理解

Fast RCNN算法详解

标签:几篇,Object,Fast,目标,Detection,算法,CNN
来源: https://blog.csdn.net/qq_44754024/article/details/116268720