tensorflow - 使用 R-CNN 进行目标检测？

Question

R-CNN 实际上是做什么的？是不是像用CNN提取的特征来检测指定窗口区域的类？
是否有任何 tensorflow 实现？

Answer 1

R-CNN 使用以下算法:

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对对象进行分类的 CNN 运行它。

有更高级的算法建立在此基础上，例如 fast-R-CNN 和 fast R-CNN。

快速 R-CNN:

通过CNN运行整个图像

对于来自区域提议的每个区域，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

使用使用 CNN 检测到的特征使用对象建议网络查找区域建议。

对于每个对象提议，使用“roi polling”层提取区域，然后对对象进行分类。

在 tensorflow 中有很多专门针对 fast R-CNN 的植入，这是最新的变体，只是 google fast R-CNN tensorflow。

祝你好运