PyTorch深度学习实战（20）——从零开始实现Fast R-CNN目标检测 - 码农知识堂 - 文章详情页

PyTorch深度学习实战（20）——从零开始实现Fast R-CNN目标检测
PyTorch深度学习实战（20）——从零开始实现Fast R-CNN目标检测
- 0. 前言
  
  1. Fast R-CNN
  
  1.1 模型架构
  
  1.2 R-CNN 与 Fast R-CNN 对比
  
  2. 实现 Fast R-CNN 目标检测
  
  2.1 数据处理
  
  2.2 模型构建
  
  2.4 模型训练与测试
  
  小结
  
  系列链接
0. 前言

R-CNN 的主要缺点之一是生成预测结果需要较长时间，生成图像区域提议、调整区域尺寸以及提取与每个区域对应的特征是 R-CNN 目标检测模型的性能瓶颈。为了解决该问题
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原文地址：https://blog.csdn.net/LOVEmy134611/article/details/133801837