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首先膜拜RBG(Ross B. Girshick)大神,不仅学术牛,工程也牛,代码健壮,文档详细,clone下来就能跑。 断断续续接触detection几个月,将自己所知做个大致梳理,业余级新手,理解不对的地方还请指正。 传统的detection主流方法是DPM(Deformable ...

在多分类中,CNN的输出层一般都是Softmax。 RBF在接触中如果没有特殊情况应该是“径向基函数”(RadialBasisFunction)。 在DNN兴起之前,RBF由于出色的局部近似能力,被广泛应用在SVM的核函数中,当然也有熟悉的RBF神经网络(也就是以RBF函数为激...

RCNN:RCNN可以看作是RegionProposal+CNN这一框架的开山之作,在imgenet/voc/mscoco上基本上所有top的方法都是这个框架,可见其影响之大。RCNN的主要缺点是重复计算,后来MSRA的kaiming组的SPPNET做了相应的加速。 Fast-RCNN:RCNN的加速版本,...

RCNN:RCNN可以看作是RegionProposal+CNN这一框架的开山之作,在imgenet/voc/mscoco上基本上所有top的方法都是这个框架,可见其影响之大。RCNN的主要缺点是重复计算,后来MSRA的kaiming组的SPPNET做了相应的加速。 Fast-RCNN:RCNN的加速版本,...

Caffe刚出来的时候我就一直再用了,前后大概用了RCNN,Fast-RCNN, 目前在等待Faster-rcnn的代码release! 回答下你的问题,目前我已经基于Fast-rcnn实现了caltech行人检测数据库与kitti数据库的车辆与行人检测,总的来说效果非常不错,在训练速度。

Caffe刚出来的时候我就一直再用了,前后大概用了RCNN,Fast-RCNN, 目前在等待Faster-rcnn的代码release! 回答下你的问题,目前我已经基于Fast-rcnn实现了caltech行人检测数据库与kitti数据库的车辆与行人检测,总的来说效果非常不错,在训练速度...

Faster RCNN用了整合了之前的RCNN啊,SPP-net啊,Fast RCNN啊这些网络的region proposal方式,提出了RPN,所谓RPN就是根据图像自身的色彩以及边缘信息等等来生成region proposal的一个网络,因此实现了end-to-end,但还是慢 YOLO就是把原图划成7...

复制caffe-master下的Makefile.config到caffe-fast-rcnn下,重新编译caffe! 在Makefile.config里去掉注释 WITH_PYTHON_LAYER:=1 make -j16 && make pycaffe

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复制caffe-master下的Makefile.config到caffe-fast-rcnn下,重新编译caffe! 在Makefile.config里去掉注释 WITH_PYTHON_LAYER:=1 make -j16 make pycaffe

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