目标检测 - R-CNN算法实现
R-CNN
算法实现
学习论文Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,实现R-CNN
算法,完成目标检测器的训练和使用
R-CNN
实现由如下3
部分组成:
SelectiveSearch
)AlexNet
)SVM
)区域建议算法使用OpenCV
实现,进一步学习可参考zjZSTU/selectivesearch
R-CNN(Region-CNN)
是最早实现的深度学习检测算法,其结合了选择性搜索算法和卷积神经网络。复现R-CNN
算法,也有利于后续算法的研究和学习
需要预先安装以下工具:
$ pip install mkdocs
有两种使用方式
在线浏览文档:R-CNN
本地浏览文档,实现如下:
$ git clone https://github.com/zjZSTU/R-CNN.git
$ cd R-CNN
$ mkdocs serve
启动本地服务器后即可登录浏览器localhost:8000
$ cd py/
$ python car_detector.py
@misc{girshick2013rich,
title={Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation},
author={Ross Girshick and Jeff Donahue and Trevor Darrell and Jitendra Malik},
year={2013},
eprint={1311.2524},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
@misc{pascal-voc-2007,
author = "Everingham, M. and Van~Gool, L. and Williams, C. K. I. and Winn, J. and Zisserman, A.",
title = "The {PASCAL} {V}isual {O}bject {C}lasses {C}hallenge 2007 {(VOC2007)} {R}esults",
howpublished = "http://www.pascal-network.org/challenges/VOC/voc2007/workshop/index.html"}
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