RCNN系列文章

简介：
RCNN系列文章涵盖了从Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection to Faster R-CNN的一系列开创性研究，显著推动了目标检测领域的发展。 RCNN系列论文包括了RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN以及Mask-RCNN等多个重要研究工作。这些论文在目标检测领域产生了深远的影响，并且每个模型都在前一个基础上进行了改进，提高了效率与准确性。从最初的基于选择性搜索的Region Proposal方法到后来引入深度网络自动生成候选区域的方法，这一系列的工作展示了计算机视觉技术的进步和创新。Mask-RCNN则进一步扩展了这类框架的应用范围，使其能够执行像素级的目标分割任务。