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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-582281.html
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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
继2014年的R-CNN、2015年的Fast R-CNN后，2016年目标检测领域再次迎来Ross Girshick大佬的神作Faster R-CNN，一举解决了目标检测的实时性问题。相较于Fast R-CNN而言，Faster R-CNN主要改进措施包括： 区域建议网络（RPN）：Faster R-CNN摒弃了选择性搜索，提出区域提议网络（Region Proposal Netwo
杨金鹏，男，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：1394026082@qq.com 路治东，男，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：2063079527@qq.com Faster RCNN检测部分主要
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
目录 目标检测(Object Detection) R-CNN SPPNet Fast R-CNN YOLO v1 YOLO v2 YOLO v3 任务是计算机视觉中非常重要的基础问题，也是解决图像分割、目标跟踪、图像描述等问题的基础。目标检测是检测输入图像是否存在给定类别的物体，如果存在，输出物体在图像中的位置信息（矩形框的坐标
目标检测是计算机视觉领域中的重要任务之一，它旨在从图像或视频中检测出目标的位置和类别。随着深度学习技术的发展，许多经典的目标检测算法相继出现，其中包括YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）等。本文将深入介绍这些常见的目标
论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.15712 论文代码：https://github.com/djiajunustc/Voxel-R-CNN 基于点的方法具有较高的检测精度，但基于点的方法通常效率较低，因为对于点集抽象来说，使用点表示来搜索最近邻的代价更高。 相比于基于点，更高效，基于体素的结构更适合于特征提取，
1.R-CNN论文背景 2. R-CNN算法流程 3. R-CNN创新点 论文网址https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是一篇由Ross Girshick等人于2014年发表的论文，题为《Rich feature hierarchies for accurate object detection
![[论文阅读]Voxel R-CNN——迈向高性能基于体素的3D目标检测](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/731110-1.png)
Voxel R-CNN: Towards High Performance Voxel-based 3D Object Detection 迈向高性能基于体素的3D目标检测 论文网址：Voxel R-CNN 论文代码：Voxel R-CNN 该论文提出了 Voxel R-CNN，这是一种基于体素的高性能 3D 对象检测框架。作者认为，原始点的精确定位对于准确的目标检测并不重要，粗体素粒度可
计算机视觉概述 ：计算机视觉是一种利用计算机算法和数学模型来模拟和自动化人类视觉的学科领域。 计算机视觉的地位 ：计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）、语音识别（SR）并列为机器学习方向的三大热点方向。 计算机视觉的常见任务 ：下面将从粗粒度到细粒度介
