没有公式，不要代码，让你理解 RCNN：目标检测中的区域卷积神经网络
⭐️ 导言 在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务，它涉及识别图像中感兴趣的物体，并定位它们的位置。而RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一种经典的目标检测算法，它以区域为基础进行检测，通过卷积神经网络来实现目标分类和定位。本文将探讨RCNN的原理，包括其核心思想、结构组成和工作流程，帮助读者更好地理解这一算法。 ⭐️...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——DCN(可变形卷积网络)
paper：Deformable Convolutional Networks摘要：卷积神经网络由于其构建模块中固定的几何结构，本质上受限于模型几何变换。为了提高卷积神经网络的转换建模能力，作者提出了两个模块：可变形卷积（deformable convolution）和可变形RoI池（deformable RoI pooling）。这两个模块均基于用额外的偏移来增加模块中的空间采样位置以及从目标....
【动手学计算机视觉】第十讲：传统目标检测之卷积神经网络概述
前言提起卷积神经网络(CNN)，应该很多人都有所耳闻。自从2012年AlexNet在ImageNet挑战赛一举夺魁，它再一次的回到的人们的视野。为什么称之为"再一次"，因为CNN并不是近几年的产物，早在20世纪90年代Yann LeCun就提出了最基础的卷积神经网络模型(LeNet)，但是由于算力和数据的限制，它一直处于一种被冷遇的地位，传统目标识别方法，例如之前所讲到的SIFT、HOG、DPM....
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