- 授权协议: MIT
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
- 软件文档: https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
软件介绍
Faster R-CNN 可以简单地看做是 R-CNN 和 Fast R-CNN 的升级版，或者可以看成是“区域生成网络+Fast R-CNN”的系统，用区域生成网络代替 Fast R-CNN 中的 Selective Search 方法。
R-CNN 系列方法对比:
Faster R-CNN（其中 R 对应于“Region(区域)” ）是基于深度学习 R-CNN 系列目标检测最好的方法。使用 VOC2007+2012 训练集训练，VOC2007 测试集测试mAP达到73.2%，目标检测的速度可以达到每秒5帧。
技术上将 RPN 网络和 Fast R-CNN 网络结合到了一起，将 RPN 获取到的 proposal 直接连到 ROI pooling 层，是一个 CNN 网络实现端到端目标检测的框架。
Faster R-CNN 卷积阶段:
介绍内容来源：XZZPPP
数据结构、算法与应用
（美）Sartaj Sahni / 汪诗林、孙晓东、等 / 机械工业出版社 / 2000-01 / 49.00
本书是关于计算机科学与工程领域的基础性研究科目之一――数据结构与算法的专著。 本书在简要回顾了基本的C++ 程序设计概念的基础上，全面系统地介绍了队列、堆栈、树、图等基本数据结构，以及贪婪算法、分而治之算法、分枝定界算法等多种算法设计方法，为数据结构与算法的继续学习和研究奠定了一个坚实的基础。更为可贵的是，本书不仅仅介绍了理论知识，还提供了50多个应用实例及600多道练习题。 本书......一起来看看 《数据结构、算法与应用》 这本书的介绍吧!
