×

更快的R-CNN

swMATH ID: 42495
软件作者: 任少清、何开明、罗斯·吉希克、孙健
描述: 更快的R-CNN:利用区域建议网络实现实时目标检测。最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Fast R-CNN等技术的进步减少了这些检测网络的运行时间,暴露出区域建议计算是一个瓶颈。在这项工作中,我们引入了一种区域建议网络(RPN),该网络与检测网络共享全图像卷积特征,从而实现几乎无成本的区域建议。RPN是一个完全卷积网络,它可以同时预测对象边界和每个位置的对象性得分。RPN经过端到端的训练,以生成高质量的区域建议,供Fast R-CNN用于检测。我们通过共享它们的卷积特征,进一步将RPN和Fast R-CNN合并到一个单一的网络中——使用最近流行的术语,即具有“注意”机制的神经网络,RPN组件告诉统一网络要查找的位置。对于非常深的VGG-16型号,我们的检测系统在GPU上的帧速率为5fps(包括所有步骤),同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度,每张图像只有300个建议。在ILSVRC和COCO 2015比赛中,Faster R-CNN和RPN是多首曲目中第一名获奖作品的基础。代码已公开。
主页: https://arxiv.org/abs/1506.01497
源代码:  https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
依赖项: Matlab公司
相关软件: ImageNet公司;AlexNet公司;固态硬盘;MS-COCO公司;亚当;PASCAL挥发性有机化合物;深度实验室;YOLO公司;github;TensorFlow公司;PyTorch公司;掌中宽带;CIFAR公司;SIFT公司;张紧器2传感器;XNOR-网络;城市风光;基蒂;卡费;像素x像素
引用于: 101文件
全部的 前5名

365位作者引用

托尼·林德伯格
王晓刚
Xin,Jack X。
尹鹏航
2 巴巴托什·钱达
2 龙,济安
2 孟德玉
2 蒙达尔、兰詹
2 苏,杭
2 唐元燕
2 王东辉
2 王磊
2 严振亚
2 赵玉林
2 钟,明
2 邹丽安
1 穆罕默德·阿米尔
1 瓦希德·艾哈迈德·阿布罗
1 路易·阿杜安
1 尤尼萨·阿赫桑
1 泽恩·阿卡塔
1 阿马拉·阿里
1 艾琳·阿梅里尼
1 Anagnostopoulos,阿里斯
1 阿努拉格·阿纳布
1 N.Yu,阿斯特拉汉舍夫。
1 弗朗索瓦·巴霍克
1 白、肖
1 雷米吉乌斯·巴拉恩
1 都铎州巴布
1 延斯·贝尔曼
1 苏娜·本施
1 布塔、穆罕默德·绍伊布
1 卞凤淼
1 博埃鲁,E。
1 约阿希姆·博纳·佩利西尔
1 瓦迪·布甘米
1 奥赞,卡格拉扬
1 蔡洪民
1 蔡、易
1 曹毅
1 洛伦佐·里恰尔迪·塞尔西
1 Chai,登封
1 陈佳丽
1 陈嘉洲
1 陈杰
1 陈丽琼
1 陈青
1 陈晓宇
1 陈玉荣
1 陈哲
1 Chengoc,哈
1 鲍里斯·奇德洛夫斯基
1 齐德·查图鲁
1 加布里埃拉·苏尔卡
1 戴,明
1 扎赫尔·艾哈迈德·达约
1 艾哈迈德·阿里·迪布
1 蒂杰尼·德尔吉
1 邓,梁
1 邓,向
1 戴伊,莫妮·尚卡尔
1 德文德拉·辛格·达米
1 董,李
1 董秋丽
1 董宣义
1 董银鹏
1 Jefersson A.多斯桑托斯。
1 杜杭
1 杜宇
1 安杰·杜塔
1 安德烈·齐奇
1 毛里齐奥·法尔科内
1 Cien风扇
1 范建生
1 范毅
1 方斌
1 方文浩
1 赫迪·费基
1 冯、江
1 Paul W.Fieguth。
1 加利亚尼,西尔瓦诺
1 甘、庄
1 高,冯
1 高连丽
1 高文
1 高欣
1 高,易
1 吴王玲
1 V.I.Goncharenko。
1 龚世波
1 Gourisaria,马亨德拉·库马尔
1 格兰特·W·谢恩
1 米查·格雷加
1 顾、林
1 顾林燕
1 关玉荣
1 郭洁
1 郭永凡
1 蒂莫·哈克尔
…还有265位作者

按年份列出的引文