【文件属性】：
文件名称：matlab分时代码-wsd:监督不足的检测
文件大小：309KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 19:02:20
系统开源
matlab分时代码+快速R-CNN的修改版，使其可以在弱监督的环境下运行（无bbox注释）。
快速R-CNN：用于对象检测的基于快速区域的卷积网络
由Redmond的Microsoft
Research的Ross
Girshick创建。
介绍
快速R-CNN是使用深度ConvNets进行对象检测的快速框架。
快速R-CNN
训练最先进的模型，例如VGG16，比传统的R-CNN快9倍，比SPPnet快3倍，
在测试时，其运行速度比R-CNN快200倍，比SPPnet快10倍，
与R-CNN和SPPnet相比，PASCAL
VOC的mAP明显更高，
并且是用Python和C
++
/
Caffe编写的。
Fast
R-CNN最初在上进行了描述，后来在ICCV
2015上发布。
执照
Fast
R-CNN是根据MIT许可证发布的（有关详细信息，请参阅LICENSE文件）。
引用快速R-CNN
如果您发现Fast
R-CNN对您的研究有用，请考虑引用：
@inproceedings{girshickICCV15fastrcnn,
Author
=
{Ross
Girshick},
Title