干货｜山世光－基于深度学习的目的检测技术停顿与瞻望(1/5)

所谓的R-CNN，是基于这样一种十分简单的想法，关于输入图像，经过selective search等措施，先肯定出例如2000个最有可能包含物体的窗口，关于这2000个窗口，我们希望它能够看待检测物体抵达十分高的召回率。然后对这2000个中的每一个去用CNN中止特征提取和分类。对这2000个区域都要去跑一次CNN，那么它的速度是十分慢的，即便每次只需求0.5秒，2000个窗口的话也是需求1000秒，为了加速2014 ... [查看原文]

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