R-CNN的进化版，0.3s一张图片，VOC07有70的mAP，可谓又快又强。 而且rbg的代码一般写得很好看，应该会是个很值得学习的项目。 动机 为何有了R-CNN和SPP-Net之后还要提出Fast RCNN（简称FRCN）？因为前者有三个缺点训练的时候，pipeline是隔离的，先提proposal，然后CNN提取特征，之后用SVM分类器，最后再做bbox regression。FRCN实
1. faster-rcnn安装与运行 note:将makefile.config中这两行注释去掉WITH_PYTHON_LAYER := 1
USE_CUDNN := 1将Faster R-CNN下载到本地git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git假设下载下来存放的路径根目录为：FRCN_R
cd /usr/lib/python2.7/sudo gedit posixpath.py然后加上三行代码：import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')重新运行就可以了，亲测运行通过：idc@idc-Hi-Fi-Z77X:~/Text-Detection-with-FRCN/py-faster-rcnn/lib/
原创
2022-08-11 21:51:26
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目录1.RCNN概述2.Faster RCNN概述3. MATLAB核心程序1.RCNN概述R-CNN的缺点主要是：1.训练的时候，pipeline是隔离的，先提proposal，然后CNN提取特征，之后用SVM分类器，最后再做bbox regression。2.训练时间和空间开销大。RCNN中ROI-centric的运算开销大，所以FRCN用了image-centric的训练方式来通过卷积的sh
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2024-03-15 09:14:23
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亮点是：里面有基于卷积神经网络的深度信息提取 Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images是VGG实验室2016年CVPR的一篇论文。 这篇论文所做的主要贡献有两点： 1.将word人工的嵌入到自然图片中，人工生成带有文本的图片（synthText）。 2.提出一种FRCN的网络来检测文本。 本文主要针对第一点贡献进行详细讲解，是如
环境：Linux系统，GPU1.首先在GitHub上找到这个源码 ，然后根据下面的ReadMe教程一步步跑通，建议先用VOC2007数据集训练，可以先把迭代次（在/FRCN_ROOT/experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh文件下）数从7000改成100,只是测试有没有问题，节省时间，中途会遇到一些错误，你可以根据源码上面的issue来找解决方
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2024-05-11 20:56:37
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最近在做相关任务需要用到一些场景文本图像，于是找到了这篇论文；关于文本图像生成方法的思路还是很清晰的，
不过对于其具体执行、原理等了解掌握还是难度的；下面来稍微梳理一下思路、过程。这篇论文所做的主要贡献有两点：1.将文本嵌入到自然图片中，生成带有文本的图片。 2.提出一种FRCN的网络来检测文本。人工文本嵌入图像是有其优点的：可以精确的知道文本的位置及其内容，可以更好地对网络进行训练。一.文
