R-CNN论文
时间: 2025-03-16 20:09:44 浏览: 28
### R-CNN 论文下载及相关信息
R-CNN 是一种早期的物体检测框架,其核心思想是结合区域建议(Region Proposal)技术和深度学习中的卷积神经网络(CNN)。最初的 R-CNN 方法由 Ross Girshick 等人在 2014 年提出[^2]。如果需要获取原始论文,可以通过以下方式找到:
#### 获取 R-CNN 论文的方法
1. **官方学术资源网站**
可以访问 IEEE Xplore 或者 CVPR 官方会议页面来查找并下载 R-CNN 的原始论文《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》。
2. **开源平台**
如果无法通过付费渠道获得论文,可以尝试在 arXiv 上寻找相关版本。尽管 R-CNN 的初版并未发布在 arXiv 上,但许多后续改进版本如 Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 都有公开的预印本链接[^1]。
3. **第三方学术搜索引擎**
使用 Google Scholar (scholar.google.com) 输入关键词 “Rich feature hierarchies for accurate object detection”,即可找到多个可供下载的来源。
#### R-CNN 的主要贡献及其局限性
- R-CNN 提出了将 CNN 应用于目标检测的新范式,即通过 Selective Search 技术生成候选框,并对每个候选框独立提取特征后送入支持向量机(SVM)完成分类任务。
- 尽管取得了显著成果,但也存在明显不足之处:多阶段训练流程复杂;需存储大量中间特征文件占用空间大;每张图像上的所有提议区域都需要分别输入至 CNN 中计算特征耗时严重等问题被后来的工作逐步优化解决[^3]。
以下是实现经典 R-CNN 流程的一个简化伪代码示例:
```python
def r_cnn(image):
# Step 1: Generate region proposals using selective search algorithm.
regions = generate_region_proposals(image)
# Step 2: Extract features from each proposal via pre-trained CNN model on ImageNet dataset.
cnn_features = []
for region in regions:
feature = extract_feature_with_pretrained_CNN(region)
cnn_features.append(feature)
# Step 3: Train SVM classifiers based on extracted features to predict classes of objects within those bounding boxes.
predictions = apply_trained_SVMs(cnn_features)
return predictions
```
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