Faster-R-CNN是一种快速的目标检测算法。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
令人振奋的消息！现在，这个仓库已经成功地支持了PyTorch 1.0版本！我们借鉴并吸收了部分代码和技术。该项目专注于提供更快速的R-CNN的PyTorch实现，其核心目标是显著提升R-CNN对象检测模型的训练速度。近期涌现出诸多优秀的实现方案，例如基于Pycaffe + Numpy的实现、基于Pytorch + Numpy的实现、以及基于TensorFlow + Numpy的实现。在我们的开发过程中，我们积极参考并借鉴了这些现有实现，尤其是在...方面。然而，相较于这些已有的实现，我们的版本拥有诸多独特且创新性的功能：首先，它完全采用纯PyTorch代码构建；其次，我们已将所有基于Numpy的实现全部转化为PyTorch版本。此外，该项目还具备多图像批处理训练的支持能力，并通过对数据加载器、RPN（Region Proposal Network）以及ROI池等所有层进行修改，从而能够在每个MiniBatch中同时处理多个图像。最后，该项目还支持利用多个GPU进行训练。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于 Faster R-CNN 的肺结节目标检测加速方法

优质

本研究提出了一种改进的Faster R-CNN算法，专门针对肺结节的目标检测任务进行优化，显著提升了检测速度和准确性。 Faster R-CNN 在肺结节目标检测中有广泛应用。

基于Faster R-CNN、FPN和ResNet的目标检测方法

优质

本研究采用Faster R-CNN框架结合特征金字塔网络(FPN)及ResNet模型，旨在提升复杂场景下的目标检测精度与效率。使用ResNet提取特征并加入FPN进行特征处理的模型可以在瑕疵检测和MMdetection框架中应用。

使用 Keras 实现 Faster R-CNN 目标检测

优质

本项目利用Keras框架实现Faster R-CNN算法，旨在高效准确地进行图像中的目标识别与定位。通过深度学习技术优化物体检测性能。在Kersa框架下运行的源程序用于检测图像目标。窗口环境即可满足需求。

RCNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN的目标检测Matlab代码及经典论文

优质

本资源包提供了基于Matlab实现的RCNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN算法的完整代码，附有相关经典论文，适合研究与学习。关于RCNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 的目标检测方法，在 MATLAB 中有相应的代码实现，并且这些主题的经典文章也值得深入研究。

目标检测技术在深度学习中的演变：从R-CNN到Faster R-CNN

优质

本文探讨了目标检测技术在深度学习领域的演进历程，重点分析了R-CNN及其衍生算法直至Faster R-CNN的发展与突破。本段落基于个人微博内容撰写，主要介绍了R-CNN系列目标检测方法在当前技术领域中的重要地位。目标检测（object detection）的任务是在给定的图片中准确地定位物体，并标注其类别。这一任务需要解决的问题是识别出物体的位置和所属类别。然而，这个问题并不容易解答，因为物体可能具有不同的尺寸、姿态各异且分布广泛，同时可能存在多个不同类别的物体。在目标检测技术的发展历程上，有以下几个关键步骤：RCNN到SppNET再到Fast-RCNN以及Faster-RCNN。

基于Faster R-CNN的无人机车辆目标检测研究.docx

优质

本论文探讨了在无人机平台上应用改进版Faster R-CNN算法进行车辆目标检测的研究。通过优化模型结构和参数设置，提高了复杂环境下的检测精度与实时性。基于Faster R-CNN的无人机车辆目标检测的研究主要集中在利用深度学习技术提高无人机在复杂环境中的实时目标识别能力。该研究通过改进现有的R-CNN系列模型，尤其是针对小尺寸物体及遮挡情况下的检测效果进行了优化，并结合了最新的算法和技术进展，以期达到更高的准确率和更快的速度，在实际应用中具有重要的意义。

基于PyTorch框架的Faster R-CNN目标检测模型改良版

优质

本研究提出了一种基于PyTorch框架对Faster R-CNN算法进行优化的版本，旨在提升其在图像中识别和定位目标的能力。通过改进网络结构与训练策略，显著提高了模型效率及准确性。项目介绍：该项目源码为个人毕业设计作品，所有代码均经过测试并成功运行后上传。答辩评审平均分为96分，可放心下载使用。 1. 所有上传的项目代码均已通过测试且功能正常，请放心下载。 2. 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、教师或企业员工进行学习。也适用于初学者进阶学习，可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示使用。 3. 如果您有一定的基础，可以在现有代码基础上修改以实现更多功能，并可用于毕业设计、课程设计或者作业中。下载后请先查看README.md文件（如果有），仅供学习参考之用，请勿用于商业用途。

基于PyTorch的R-CNN目标检测算法实现

优质

本项目采用PyTorch框架实现了经典的R-CNN目标检测算法，旨在提供一个高效、灵活的目标识别解决方案，并进行了一系列实验以验证其性能。使用PyTorch实现R-CNN目标检测算法涉及多个步骤和技术细节。首先需要准备数据集并进行预处理，然后构建基于卷积神经网络的特征提取器。接下来是生成区域建议（Region Proposals），通过在图像上应用滑动窗口和选择性搜索等方法来确定可能包含对象的候选区域。对于每个提议的区域，使用预先训练好的CNN模型抽取固定大小的特征图，并将其输入到分类器中以预测类别标签以及边界框回归调整。最后一步是进行非极大值抑制（NMS）处理去除冗余检测结果，确保输出高质量的目标定位和识别信息。整个过程中需要注意参数调优、计算效率优化等问题，以便在实际应用时获得更好的性能表现。