rcnn目标检测算法,rcnn是什么的缩写

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1.两阶段检测算法的发展历史R-CNN如何将深度学习分类算法应用于目标检测？ 传统的图像特征提取算法被深度学习分类模型的特征提取方法所取代。 R-CNN的核心思想是为每张图片选择多个区域，下图展示了RCNN算法在VOC竞争定位任务中使用BBbox回归和不使用BBbox回归的效果：

1）R-CNN网络结构R-CNN算法是前面提出的两阶段目标检测算法。它首先找到RegionProposal，然后进行分类和回归。 所谓区域提案，就是图中目标可能出现的位置。 由于传统方法需要分片，因此本系列第一个算法是R-CNN，之后又演变成FastR-CNN和FasterR-CNN。 FasterR-CNN是目前最准确的图像目标检测算法之一。 R-CNN系列算法基于CNN良好的特征提取和分类能力。

●ω● 第一代目标检测网络RCNN网络SPPnetpyramidpoolingproposalROIpooling已经准备好向PRN网络演进，最终演进了PRN网络：regionproposalnetwork：简单来说，特征图上的每个特征点都作为一个定点（achor），R-CNN在每个定点上使用，遵循传统目标检测的思想，进行提取帧检测也通过每帧的特征提取、图像分类、非极大值抑制四个步骤来检测目标，但这只是Improv的一部分。 经典物体检测算法

虽然R-CNN不再像传统方法那样详尽，但在R-CNN流程的第一步中，通过选择性搜索原始图像提取了2000多个候选帧区域提案，而这2000个候选帧中的每一个都需要CNN来提取特征+S。常见的单阶段目标检测算法包括：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD、和RetinaNet。 本文稍后将介绍经典算法R-CNN并给出相应的代码实现。 R-CNNR-C

ˇωˇ 在假设阶段应用相同的级联程序使得每个阶段的假设和检测器质量性能更加紧密匹配，CascadedR-CNN算法实现简单，在COCO数据集上的检测性能超过所有单阶段目标检测算法。 3.简介简介RCNN是深度学习目标检测的鼻祖，但从结构上来说，它只是将传统目标检测结构中提取特征的方法从Hogal算法替换为卷积神经网络来提取特征。 其网络结构采用Alexnet。