Supervised pre-trainning有监督预训练
如我们有一个分类任务,数据库很小,这时还是需要通过预训练来避免深度模型的过拟合问题的,只不过预训练是通过在一个大的数据库上(比如imagenet),通过有监督的训练来完成的。这种有监督预训练加小的数据库上微调的模式称为Transfer learning。
R-CNN是大样本下有监督预训练 + 小样本微调的方式,解决了小样本难以训练甚至过拟合的问题。
速度:经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。R-CNN预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断。
训练集:经典的目标检测算法在区域中提取人工设定的特征(Haar,HOG)。R-CNN使用两个数据库:
一个较大的识别库(ImageNet ILSVC 2012):标定每张图片中物体的类别。一千万图像,1000类。
一个较小的检测库(PASCAL VOC 2007):标定每张图片中,物体的类别和位置。一万图像,20类。
使用识别库进行预训练,而后用检测库调优参数。最后在检测库上评测。
转载于:https://www.cnblogs.com/pacino12134/p/11404793.html
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