不行,看完还是对于底层原理和具体过程不清楚,主要是因为没要相关的理论基础 先了解个大概
外部链接:
视频1 RCNN
IOU交并比 交集/并集
视频2 FastRCNN
减少了计算冗余
如果你的样本里面全是一种样本,就类似于你100个题目里面有98个选A,那么你不需要任何知识,你只需要选A也能得98分
避免假性判断
最大池化:卷积神经网络——池化层学习——最大池化
difficult!
分类损失
“ 艾佛森括号 ”(Iverson bracket),是一种用方括号记号,如果方括号内的条件满足则为1,不满足则为0.
现在的速度瓶颈在SS算法上
视频3 FasterRCNN
改进在于RPN结构
多个anchor 背景 主体概率
中心点坐标 宽度 高度
橙色为卷积,紫色为池化
训练样本 正样本负样本
标签:视频,Faster,理论,样本,98,池化,RCNN 来源: https://www.cnblogs.com/fangxingxing/p/16480243.html
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。