![](/images/graphics-bg.png)
Object Detection Based on FastFaster RCNN Employing Fully Convolutional Architectures
المؤلفون المشاركون
Ren, Yun
Zhu, Changren
Xiao, Shunping
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Modern object detectors always include two major parts: a feature extractor and a feature classifier as same as traditional object detectors.
The deeper and wider convolutional architectures are adopted as the feature extractor at present.
However, many notable object detection systems such as Fast/Faster RCNN only consider simple fully connected layers as the feature classifier.
In this paper, we declare that it is beneficial for the detection performance to elaboratively design deep convolutional networks (ConvNets) of various depths for feature classification, especially using the fully convolutional architectures.
In addition, this paper also demonstrates how to employ the fully convolutional architectures in the Fast/Faster RCNN.
Experimental results show that a classifier based on convolutional layer is more effective for object detection than that based on fully connected layer and that the better detection performance can be achieved by employing deeper ConvNets as the feature classifier.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ren, Yun& Zhu, Changren& Xiao, Shunping. 2018. Object Detection Based on FastFaster RCNN Employing Fully Convolutional Architectures. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1206923
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ren, Yun…[et al.]. Object Detection Based on FastFaster RCNN Employing Fully Convolutional Architectures. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1206923
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ren, Yun& Zhu, Changren& Xiao, Shunping. Object Detection Based on FastFaster RCNN Employing Fully Convolutional Architectures. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1206923
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1206923
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)