Faster R-CNN 已经过气了吗 | 附 PyTorch 实现

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 R-CNN 模型是为对象检测而开发的深度学习方法之一。这种架构被称为基于区域的卷积神经网络，通过结合卷积神经网络的力量和基于区域的方法，在对象检测领域取得了重大进展。R-CNN 用于检测图像中的对象类别以及这些对象的边界框。由于直接在包含多个对象的图像上运行 CNN 可能很困难，因此开发了 R-CNN 架构来克服这些问题。 R-CNN 通常使用支持向量机 (SVM) 进行分类过程。对于每个类别，训练一个单独的 SVM 来确定区域提议是否包含该类别的一个实例。在训练期间，正例被定义为包含类别实例的区域，而负例则由不包含这些示例的区域组成。这种架构遵循两阶段过程：第一阶段识别可能的对象区域；第二阶段通过分类这些区域并细化其边界来识别对象。 在 R-CNN 模型之后，开发了 Fast R-CNN，然后是 ………………………………