FRCNN来袭 | Faster RCNN与FCN永不遗忘，联邦学习+边缘数据既保护隐私也提升性能
在现代社会，视觉数据的数量迅速增加。在很多情况下，数据存储在地理上不同的位置，因此需要大量的时间和空间来整合。有时，还有关于隐私保护的法规，这会阻止数据的整合。 在这项工作中，作者提出了一个联邦实现的框架，用于使用联邦式Faster R-CNN（FRCNN）进行目标检测和识别，以及使用联邦式全卷积网...
PrObeD方法开源 | 主动方法助力YOLOv5/Faster RCNN/DETR在COCO/GOD涨点
以往的2D目标检测研究侧重于各种任务，包括在通用和伪装图像中检测目标。这些工作被认为是目标检测的被动方法，因为它们直接使用输入图像。然而，在神经网络中，不能保证收敛到全局最小值就一定是最优的； 因此，作者认为目标检测器中训练得到的权重不是最优的。为了解决这个问题，作者提出了一种基于主动方案的Wrap...
【Keras计算机视觉】Faster R-CNN神经网络实现目标检测实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、目标检测的概念目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和...
【计算机视觉】目标检测中Faster R-CNN、R-FCN、YOLO、SSD等算法的讲解（图文解释 超详细必看）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、基于候选区域的目标检测算法基于候选区域的深度卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Networks）是一种将深度卷积神经网络和区域推荐相结合的物体检测方法，也可以叫做两阶段目标检测算法。第一阶段完成区域框的推荐，第二阶段是...
m基于Faster R-CNN网络的火灾识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果使用matlab2022a版本仿真结果如下： 测试1： 测试2： 测试3： 测试4： 通过matlab操作界面，会对图片中的火灾区域进行识别，并输出检测框。 识别火灾之后，会同步更新输出： 此外，本程序还提供了其他更多的样本供测试使用： 2.算法涉及理论知识概要 Faster R-C...
m基于Faster R-CNN网络的烟雾检测系统matlab仿真,带GUI操作界面
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，propos...
目标检测：RPN — Faster R-CNN 的主干
动动发财的小手，点个赞吧！ 在使用 R-CNN 的目标检测中，RPN 是真正的主干，并且到目前为止已被证明非常有效。它的目的是提出在特定图像中可识别的多个对象。 这种方法是由 Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick 和 Jian Sun 在一篇非常受欢迎的论文“F...
Faster RCNN超快版本来啦 | TinyDet用小于1GFLOPS实现30+AP，小目标炸裂（二）
3.2、TinyFPN and TinyRPN1、高分辨率检测特征图在计算成本的限制下，以前的轻量级检测器通常采用低分辨率的特征图进行检测（SSDLite中为38×38，Pelee中为19×19，ThunderNet中为20×20）。然而，小型特征图的空间分辨率较低。低分辨率特征图无法为位于任意位置...
Faster RCNN超快版本来啦 | TinyDet用小于1GFLOPS实现30+AP，小目标炸裂（一）
小目标检测需要检测头扫描图像特征图上的大量位置，这对于计算和节能的轻量化通用检测器来说是非常困难的。为了在有限的计算量下准确检测小目标，本文提出了一种计算复杂度极低的两阶段轻量级检测框架，称为TinyDet。它能够实现用于密集Anchor的高分辨率特征图，以更好地覆盖小目标，作者提出了用于减少计算的...
3D检测新SOTA | PointPillar与Faster RCNN结合会碰撞出怎样的火花（二）
4、本文方法如图2所示提出的Pillar R-CNN在概念上很简单，包括两个阶段：第一阶段（RPN）产生3D Proposals，并在所有类别相关尺度上进行分类；第二阶段（R-CNN）以可管理的分辨率细化BEV平面上的3D框。4.1、Pillar-based Backbone最新的基于...
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