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搜索资源列表

  1. rcnnPfast-rcnnPfaster-rcnn

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  2. 物体分割,Ross Girshick的R-CNN + fast R-CNN + faster R-C-object classification Ross Girshick. R-CNN+ fast R-CNN+ faster R-CNN
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-05-13
    • 文件大小:2.69mb
    • 提供者:赵汉堡
  1. fast-rcnn-master

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  2. Fast Region-based Convolutional Networks for object detection. Fast R-CNN** is a fast framework for object detection with deep ConvNets. Fast R-CNN - trains state-of-the-art models, like VGG16, 9x faster than traditional R-CNN and 3x faster than
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-29
    • 文件大小:283.62kb
    • 提供者:Zhang youmei
  1. py-faster-rcnn-master

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  2. This an article on the depth of learning R-CNN article code, only for white learning-This is an article on the depth of learning R-CNN article code, only for white learning
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-12-11
    • 文件大小:674.46kb
    • 提供者:lixinwei
  1. Faster-RCNN_TF-master (2)

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  2. 机器学习 关于 faster r-cnn 进行object detection(This is an experimental Tensorflow implementation of Faster RCNN - a convnet for object detection with a region proposal network. For details about R-CNN please refer to the paper Faster R-CNN: Towards Real-Tim
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2017-12-23
    • 文件大小:634kb
    • 提供者:zkjqw139
  1. py-faster-rcnn-master

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  2. faster-r-cnn实现 可用 网上还有大量教程(faster-r-cnn source code)
  3. 所属分类:Linux/Unix编程

    • 发布日期:2018-04-23
    • 文件大小:674kb
    • 提供者:苏a
  1. R-FCN

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  2. R-FCN全卷积网络的目标检测神经网络,算法性能优于Faster R-CNN(R-FCN is an full convultional network, the performance of R-FCN outperform the Faster R-CNN)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-10-11
    • 文件大小:823kb
    • 提供者:chunzhe
  1. labelImg-master

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  2. LabelImg 是一个可视化的图像标定工具。使用该工具前需配置环境python + lxml。Faster R-CNN,YOLO,SSD等目标检测网络所需要的数据集,均需要借此工具标定图像中的目标。(LabelImg is a visual image calibration tool. You need to configure the environment Python + lxml before using this tool. Faster R-CNN, YOLO, SSD and
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2020-10-11
    • 文件大小:6.39mb
    • 提供者:世界的曙光
  1. fast-rcnn-master

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  2. Fast R-CNN是在R-CNN的基础上进行的改进,大致框架是一致的。总体而言,Fast R-CNN相对于R-CNN而言,主要提出了三个改进策略: 1. 提出了RoIPooling,避免了对提取的region proposals进行缩放到224x224,然后经过pre-trained CNN进行检测的步骤,加速了整个网络的learning与inference过程,这个是巨大的改进,并且RoIPooling是可导的,因此使得整个网络可以实现end-to-end learning,这个可以认为是
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2019-11-27
    • 文件大小:284kb
    • 提供者:xingfu1223
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