卷积神经网络-目标分类
(1)第一阶段(Region Proposals阶段):对一帧图像采用Selective Search算法得到最有可能是目标的2000个左右的Region Proposals(候选区域),改善了传统滑窗的思想(复杂度在10万-100万个候选区域),Selective Search算法采用合并超像素生成proposals(具体的详细的介绍参考第一篇论文《What makes for effective detection proposals?》)这是第一阶段,改善传统滑窗的笨方法,使得算法复杂度降低。 (2)第二阶段(特征提取):对于图像深层信息的理解,采用卷积神经网络抽取图像目标中卷积特征,这
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