使用R-CNN进行对象检测？ [英] Object detection with R-CNN?
本文介绍了使用R-CNN进行对象检测？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
R-CNN实际做什么？就像使用CNN提取的功能来检测指定窗口区域中的类吗？
是否为此提供任何张量流实现？
What does R-CNN actually do? Is it like using features extracted by CNN to detect classes in a specified window area? Is there any tensorflow implementation for this?
推荐答案
R-CNN使用以下算法：
R-CNN is using the following algorithm:
- 获取用于对象检测的区域建议（使用选择性搜索）。
- 对于每个区域，从图像中裁剪区域并通过CNN对对象进行分类。
有许多基于此的更高级算法，例如fast-R-CNN和更快的R-CNN。
There are more advanced algorithms that are built upon this like fast-R-CNN and faster R-CNN.
快速R-CNN：
- 运行通过CNN整个图像
- 对于区域提案中的每个区域，请使用 roi polling层提取区域，然后对对象进行分类。
更快的R-CNN：
- 通过CNN运行整个图像
- 使用通过对象提案网络通过CNN查找区域提案检测到的特征。
- 对于每个对象提案，请使用道路投票布局提取区域
张量流中有很多植入，专门用于更快的R-CNN，这是最新的变体只是Google更快的R-CNN张量流。
There are a lot of implantation in tensorflow specifically for faster R-CNN which is the most recent variant just google faster R-CNN tensorflow.
祝你好运
这篇关于使用R-CNN进行对象检测？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
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