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在这篇文章中，我们描述了一个为阿姆斯特丹 3D 城市模型自动添加门窗的系统（可以在这里访问）。 计算机视觉用于从城市全景图像中提取有关门窗位置的信息。 由于这种类型的街道级图像广泛可用，因此该方法可用于较大的地理区域。 推荐：用 NSDT编辑器 快速搭建可编程
Fast R-CNN是作者Ross Girshick继R-CNN后的又一力作。 同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%(Pascal VOC数据集上)。 Fast R-CNN算法流程可分为3个步骤 一张图像生成1K~2K个 候选区域 (使用Selective Search方法) 将图像输入网络得
网上关于两阶段目标检测（two-stage object detection）的几个经典工作R-CNN，SPPNet，Fast R-CNN，Faster R-CNN的发展，各自的优缺点缺乏一个比较清楚的描述，大部分文章讲的比较细节，虽然有助于更为详细地了解文章，但是让读者在短时间内对各个文章有一个详细的理解。本文主要对
随着深度学习、机器学习和神经网络技术的快速发展，计算机视觉领域的应用变得越来越广泛和有趣。本毕业设计旨在探索这一领域的前沿技术，将深度学习模型、神经网络架构、OpenCV图像处理工具，以及卷积神经网络（CNN）的强大能力结合起来，以解决实际图像处理问题。
目录 1. Fast R-CNN的不足 2. Faster R-CNN 3. RPN(Region Proposal Network) 3.1 anchor 3.2 RPN 网络 3.3 RPN 网络的损失 4. Faster R-CNN 损失 5. Faster R-CNN 训练 6. 对比 Fast R-CNN 的算法流程 Fast R-CNN网络运行速度慢的最主要原因，SS生成候选框的效率较低 所以Faster R-CNN主要对生成候选框进行了优化 Faste
深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合 ，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 为了完成这两个任务，目标检测模型分
Mask R-CNN 是一种自顶向下（top-down）的姿态估计模型，它是在 Faster R-CNN [44] 这个目标检测框架的基础上扩展而来的。目标检测是指从图像中检测出不同类别的物体，并且输出它们的边界框（bounding box）。 Mask R-CNN 的结构包括一个标准的基础 CNN，通常是一个 ResNet [18] ，用于从
候选区域生成 CNN网络提取特征 目标分类（SVM） 目标定位 红色是SS生成的结果，绿色是标注框 预测过程 ROI Pooling 目标分类和回归
论文链接： https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf 论文技术报告链接： https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf 出处： CVPR 2014 参考视频： https://www.bilibili.com/video/BV1d64y1W74E/?spm_id_from=333.999.0.0vd_source=e321967bf2cdc2338238788250d12de8 总结起来就
