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：2024-06-10 12:49:00
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