Fast R-CNN

​ 本文提出了一种快速的基于Region的卷积网络方法(Fast R-CNN)用于目标检测。Fast R-CNN建立在以前使用的深卷积网络有效地分类目标proposals的成果上。相比于之前的工作,Fast R-CNN使用了很多创新,提升了训练和测试速度,同时也提高检测精度。Fast R-CNN训练非常深的VGG16网络比R-CNN快9倍测试快213倍,并在PASCAL VOC上得到更高的精度。与SPPnet相比,Fast R-CNN训练VGG16网络比它快3倍测试速度快10倍,并且更准确。Fast R-CNN的Python和C ++(使用Caffe)实现,以MIT开源许可证发布在: https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn。


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