I detta dokument föreslås en snabb regionbaserad Convolutional Network-metod (Fast R-CNN) för objektdetektering. Snabb R-CNN bygger på tidigare arbete för att effektivt klassificera objektförslag med hjälp av djupa konvolutionsnätverk. Jämfört med tidigare arbete använder Fast R-CNN flera innovationer för att förbättra tränings- och testhastigheten och samtidigt öka detektionsnoggrannheten. Snabb R-CNN tränar det mycket djupa VGG16 nätverket 9× snabbare än R-CNN, är 213× snabbare vid test-tid, och uppnår en högre mAP på PASCAL VOC 2012. Jämfört med SPPnet, snabb R-CNN tåg VGG16 3× snabbare, testar 10× snabbare, och är mer exakt. Snabb R-CNN genomförs i Python och C++ (med Caffe) och finns tillgänglig under MIT-licensen med öppen källkod på https: //github.com/rbgirshick/fast-rcnn.
Snabb R-CNN REF, en populär ram för objektdetektering, lider också av "katastrofisk glömska".
Fast R-CNN
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}