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R-CNN系列的三篇学术论文的英文原文。

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简介：
R-CNN系列共计三篇学术论文的原始英文文本。从最初的R-CNN，随后发展出SPP-net，再到Fast R-CNN，以及最终的Faster R-CNN，这一系列研究在流程上展现出目标检测技术的日益精简化趋势；在准确性方面，其检测精度不断提升；并且在运行速度方面，也呈现出持续加速的态势。总而言之，基于候选区域的方法的R-CNN系列目标检测技术已成为当前目标检测领域内最具影响力的研究分支。

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  • R-CNN系列三篇论文的英文原文
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    本文档包含了R-CNN系列算法的三篇重要论文的英文原版，分别为《Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation》、《Fast R-CNN》和《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》，是计算机视觉领域中物体检测技术的经典文献。 从R-CNN到SPP-net，再到Fast R-CNN以及Faster R-CNN的发展过程中，基于深度学习的目标检测技术在流程上逐渐简化，在精度上持续提高，并且运行速度也越来越快。可以说，以候选区域为基础的R-CNN系列方法已经成为当前目标检测领域最重要的分支之一。
     
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    《Faster R-CNN论文译文——中英文对照》为计算机视觉领域的重要研究提供详细中文解读与原文对照，便于读者深入理解并应用先进的目标检测技术。 深度学习进行物体检测的开创性论文以及学习目标检测的经典文献，附有中英文对照翻译。
     
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    本资料包包含了Google发布的三篇重要论文的中英文版本，便于中文读者深入理解Google的技术理念与创新成果。 Google发表了三篇重要的论文：GFS（Google文件系统）、Bigtable以及MapReduce。这些论文详细介绍了支撑其大规模数据处理基础设施的关键技术架构。GFS是一种高可用性分布式文件系统，专为大量廉价硬件设计；Bigtable是一个可伸缩的、高性能的结构化存储管理系统；而MapReduce则提供了一种在大型集群上进行编程的新方法，并简化了并行计算和大数据分析任务。 这三篇论文不仅对Google自身的技术发展起到了关键作用，在整个互联网技术领域也产生了深远影响，推动了许多相关技术和应用的发展。
     
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    本资料包含谷歌关于MapReduce、Bigtable和Bayesian Network三篇经典大数据技术论文的中文与英文双语版本，适合深入研究与学习。 Google大数据的经典三篇论文，包括英文原版和中文翻译版本（仅供学习交流使用，禁止商用）。
     
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    本资源包提供Faster R-CNN经典论文的相关材料，包括英文原版PDF、中文译本PDF及中英对照版本PDF，便于学习和研究。 Faster R-CNN是一种目标检测算法，由Ross Girshick在2015年提出。它是R-CNN和Fast R-CNN的改进版本，使用了Region Proposal Network（RPN）来生成候选区域，从而提高了检测速度。该方法采用卷积神经网络（CNN）提取特征，并利用分类器与回归器对每个候选区域进行分类及位置调整。相比其他目标检测算法，Faster R-CNN在准确性和效率方面表现出色，在许多实际应用场景中被广泛应用。
     
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    本资料包包含九篇基础性的英文论文，旨在帮助读者深入了解和掌握Hadoop技术的核心概念与应用。适合初学者及中级学习者阅读参考。 本段落涉及的文献包括《The Google File System》、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》、《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》、《Ranking and Semi-supervised Classification on Large Scale Graphs Using Map-Reduce》、《Mochi: Visual Log-Analysis Based Tools for Debugging Hadoop》、《Ganesha: BlackBox Diagnosis of MapReduce Systems》以及《SALAS: Analyzing Logs as State Machines》。