如何用voc 2007 数据集训练vgg

发布网友发布时间：2022-04-26 22:15

共1个回答

热心网友时间：2023-11-10 01:33

RCNN：RCNN可以看作是RegionProposal+CNN这一框架的开山之作，在imgenet/voc/mscoco上基本上所有top的方法都是这个框架，可见其影响之大。RCNN的主要缺点是重复计算，后来MSRA的kaiming组的SPPNET做了相应的加速。

Fast-RCNN：RCNN的加速版本，在我看来，这不仅仅是一个加速版本，其优点还包括：
(a) 首先，它提供了在caffe的框架下，如何定义自己的层/参数/结构的范例，这个范例的一个重要的应用是python layer的应用，我在这里支持多label的caffe，有比较好的实现吗？ - 孔涛的回答也提到了。
(2) training and testing end-to-end 这一点很重要，为了达到这一点其定义了ROIPooling层，因为有了这个，使得训练效果提升不少。

热心网友时间：2023-11-10 01:33