工程流程 本文档实现了R-CNN算法进行目标检测的完整过程,包括 数据集创建 卷积神经网络训练 分类器训练 边界框回归器训练 目标检测器实现 本仓库最终实现一个汽车类别目标检测器 模块构成 区域建议生成:selectivesearch算法实现,生成类别独立的区域建议 特征提取:卷积神经网络AlexNet实现,从每个区域建议中提取固定长度的特征向量 线性SVM实现,输入特征向量,输出每类成绩 使用类指定的边界框回归器计算候选建议的坐标偏移 非最大抑制方法实现,得到最终的候选建议 关于区域建议算法selectivesearch实现,在训练阶段使用高质量模式,在测试阶段使用快速模式
2023-03-24 10:34:13 994.85MB pytorch实现R-CNN目标
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