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  1. Faster R-CNN翻译.docx

  2. Faster R-CNN论文翻译DOC文件，你本文档逐字逐句翻译，带图和表，与原文内容一样，无任何删减，可以帮助你快速且准确的理解作者深邃的思想，创造劳动成果不易，请支持。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：601088
    • 提供者：qq_41797447

  1. 基于改进Faster R-CNN的钢轨探伤B型检测方法

  2. 基于改进Faster R-CNN的钢轨探伤B型检测方法，王晓阳，刘峰，针对钢轨伤损检测时，由于伤损尺寸变化较大，背景复杂而导致特征提取难度大，小目标定位不准确，检测结果较差等问题。本文提出了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：672768
    • 提供者：weixin_38742647

  1. Faster R-CNN论文解读.md

  2. 本文是对Faster R-CNN论文作了一个总结，略去了论文中的实验部分，涵盖了相关知识、主要贡献、模型结构等方面。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-14
    • 文件大小：7168
    • 提供者：qq_43820692

  1. Faster R-CNN定位后的工业CT图像缺陷分割算法研究

  2. 由Faster R-CNN定位的缺陷区域内存在弱边缘，若直接采用常规分割算法对该小区域进行处理，会出现严重的过分割或欠分割现象。在此研究了一种针对Faster R-CNN定位后的工件缺陷的精确阈值分割法。在利用形态学开闭重建算法对定位区域进行重建，并对重建后的图像用Otsu双阈值法做变换处理的基础上，进一步利用最大熵阈值分割法对变换后的图像进行分割，最终对分割出的缺陷进行面积、周长等参数的测量。实验结果表明，所研究算法较常规的算法对工件的缺陷（裂纹、气泡和夹渣）有更好的分割能力。该算法不仅可以准

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：506880
    • 提供者：weixin_38629449

  1. 个人学习笔记-计算机视觉篇-Faster R-CNN中的RPN（Region Proposal Network）

  2. 关于Faster R-CNN中的RPN网络 参考文献及资料： https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/54376126 https://blog.csdn.net/qq_35451572/article/details/80095628 https://blog.csdn.net/u014586602/article/details/92796317 http://arxiv.org/abs/1506.01497 RPN网络是一个小型的卷积网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：192512
    • 提供者：weixin_38734008

  1. R-CNN、SPPNet、Fast Rcnn、Faster R-CNN 原理以及区别

  2. R-CNN原理：   R-CNN遵循传统目标检测的思路，同样采取提取框，对每个框提取特征，图像分类，非极大值抑制等四个步骤，只不过在提取特征这一步将传统的特征换成了深度卷积网络提取的特征。  对于原始图像， 首先使用Selective Search 搜寻可能存在物体的区域。Selective Search 可以从图像中启发式地搜索出可能包含物体的区域。相比穷举而言， Selective Search 可以减少一部分计算量。下一步，将取出的可能含高物体的区域送入CNN 中提取特征。CNN 通常是接

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：295936
    • 提供者：weixin_38628150

  1. 彻底理解Faster R-CNN内涵，以及目标检测

  2. 目录 一、何为目标检测 二、如何做到目标检测 三、R-CNN 引入 R-CNN的缺点有哪些 四、Fast R-CNN 引入 Fast R-CNN比R-CNN优化的地方，以及其依旧存在的问题 五、Faster R-CNN 引入 网络结构 网络训练 RPN网络训练 总体流程 RPN网络标签的生成 RPN网络LOSS Faster R-CNN网络训练 一、何为目标检测 给你一张图片，告诉我图里有什么？在哪？ 二、如何做到目标检测         学过深度学习的都知道已经事情，一个深度神经网络就是一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：721920
    • 提供者：weixin_38702844

  1. 基 于 改 进 Faster R - CNN 算 法 的 车 辆 检 测

  2. 基 于 改 进 Faster R - CNN 算 法 的 车 辆 检 测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38750829

  1. Faster R-CNN论文翻译和PPT讲解-附件资源

  2. Faster R-CNN论文翻译和PPT讲解-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

  2. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

  2. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

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  1. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

  2. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. Faster R-CNN论文翻译和PPT讲解-附件资源

  2. Faster R-CNN论文翻译和PPT讲解-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

  2. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

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  1. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

  1. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

  2. 【深度学习】Faster R-CNN+win10+tensorflow1.12.0+python3.6+CUDA9.0+cudnn7.3配置-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN

  2. 本文来自于个人微博，本文介绍基于regionproposal的R-CNN系列目标检测方法是当前目标检测技术领域最主要的一个分支。objectdetection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。objectdetection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。objectdetection技术的演进：RC

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38737283

  1. 深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN

  2. 本文来自于个人微博，本文介绍基于region proposal的R-CNN系列目标检测方法是当前目标检测技术领域最主要的一个分支。objectdetection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38571544
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