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Two-Stage之RCNN算法

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认识RCNN

  • RCNN算法以Region(候选区域)开头首字母R加CNN进行命名
  • RCNN算法是Two-Stage算法的代表,即先生成候选区域,再利用CNN进行识别分类
  • RCNN采用选择性搜索(Selective Search)的方法来预先提取一些可能的候选区域

RCNN的步骤

  1. 生成较可能是目标物体的候选区域
  2. 对候选区域利用CNN进行特征提取
  3. 将提取的特征送入SVM分类器
  4. 使用回归对目标位置进行修正

RCNN的缺陷

  • 采用选择性搜索方法提取候选区域的速度慢
  • CNN需要分别对每一个候选区域进行一次特征提取,存在着大量重复运算

实时效果反馈

1. 关于RCNN,下列说法正确的是:

A RCNN的字母R代表循环神经网络

B RCNN算法是One-Stage算法的代表

C RCNN直接对输入图像应用算法

D RCNN先生成候选区域,再利用CNN进行识别分类

2. 关于RCNN的步骤,下列说法正确的是:

A 首先生成较可能是目标物体的候选区域

B 对候选区域利用循环神经网络进行特征提取

C 使用逻辑回归分类器

D 不需要修正目标位置

答案

1=>D 2=>A

 

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