第十一讲--课时26--object detection

图片中可能含有多个物体需要分类和定位,数量不确定

方案一 sliding windows

计算量太大,不被使用

第十一讲--课时26--object detection

方案二 region proposals

regions是固定算法选择的,不经过学习。而且计算量还是大

第十一讲--课时26--object detection

第十一讲--课时26--object detection

fast R-CNN

选取region之后再投影到卷积层

第十一讲--课时26--object detection

fast R-CNN已经很快了,但是,对于test time,region proposals的时间限制了模型速度。

第十一讲--课时26--object detection

faster R-CNN

自己用网络去选取region(在卷积后的层上)

第十一讲--课时26--object detection

第十一讲--课时26--object detection

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YOLO/SSD(single shot detection)

第十一讲--课时26--object detection

##下图的对比已经不再绝对,YOLO已经很准确了##

第十一讲--课时26--object detection 


Dense Captioning 对每个bounding box进行image captioning

第十一讲--课时26--object detection

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Instance segmentation(semantic segmentation 和object detection的混合)

Mask R-CNN

两个分支,一个做object detection,一个做semantic segmentation

第十一讲--课时26--object detection

第十一讲--课时26--object detection