Дом » искусственный интеллект » Что такое выборочный поиск в RCNN?

Что такое выборочный поиск в RCNN?

409
Последнее обновление: 2021-03-01 11:28:31


Ответить:
Выборочный поиск - это алгоритм предложения региона, используемый при обнаружении объектов. Он разработан, чтобы быть быстрым с очень высокой отзывчивостью. Он основан на вычислении иерархической группировки похожих регионов на основе совместимости цвета, текстуры, размера и формы. Учитывая это, что означает RCNN? R-CNN . R-CNN (обнаружение объектов). Region-CNN ( R-CNN ) - это один из самых современных подходов к обнаружению объектов глубокого обучения на основе CNN. Кроме того, как я могу идентифицировать объект на картинке? Как правило, если вы хотите отнести изображение к определенной категории, вы используете классификацию изображения . С другой стороны, если вы хотите определить местоположение объектов на изображении и, например, подсчитать количество экземпляров объекта можно использовать обнаружение объектов . Также знаете, какой алгоритм используется для обнаружения объектов? Заключение. В этом посте мы описали два наиболее часто применяемых алгоритма обнаружения объектов - HOG и YOLO . HOG - это дескриптор функции, который, как было доказано, хорошо работает с SVM и аналогичными моделями машинного обучения, тогда как YOLO используется нейронными сетями на основе глубокого обучения. Что такое CNN в обнаружении объектов? Что такое сверточная нейронная сеть ( CNN ) Нейронная сеть состоит из нескольких различных уровней, таких как входной слой, по крайней мере, один скрытый слой и выходной слой. Их лучше всего использовать при обнаружении объектов для распознавания таких узоров, как края (вертикальные / горизонтальные), формы, цвета и текстуры.

up