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DAY
10
0
AI & Data
AI人工智慧
系列 第
10
篇
Day 10 AI&Data
14th鐵人賽
allentsai31
團隊
人工智慧GoGo
2022-09-25 13:43:54
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前言
昨天介紹了RCNN的概論後,今天的文章要介紹RCNN的大致流程架構圖。
架構
RNN算法分為4個步驟:
候選區域生成:使用Selective Search方法對一張影象生成約2000-3000個候選區域,基本思路如下:
(1)將影象分割成小區域
(2)檢視現有小區域,合併可能性最高的兩個區域,重複直到整張影象合併成一個區域位置。優先合併以下區域:
顏色(顏色直方圖)相近的
紋理(梯度直方圖)相近的
合併後總面積小的
在合併時須保證合併操作的尺度較為均勻,避免一個大區域陸續“吃掉”其它小區域,保證合併後形狀規則。
(3)輸出所有曾經存在過的區域,即所謂候選區域
特徵提取:對每個候選區域,使用深度卷積網路提取特徵(CNN)
類別判斷:特徵送入每一類的SVM分類器,判別是否屬於該類
位置精修:許多看似準確的檢測結果,往往因為候選框不夠準確,重疊面積很小,故需要一個位置精修步驟,對於每一個類,訓練一個線性迴歸模型去判定這個框是否框得完美
參考資料
https://www.796t.com/content/1541727442.html
https://medium.com/ai-academy-taiwan/r-cnn%E5%AD%B8%E7%BF%92%E7%AD%86%E8%A8%98-62faf7563d57
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