摘要：机器学习的兴起使得计算机在处理庞大数据时多了一种强有力的手段,尤其计算机在识别大数据量图像时与计算机视觉技术相结合,使得图像识别等人工智能运用更加快速。深度学习发展和延伸了传统机器学习,使得计算机能像人类大脑一样用通过感受视取图像特征。卷积神经网络改善了传统神经网络的功能,通过权值共享技术减少网络训练参数的数量,采用下采样技术避免了传统神经网络易于过拟合等缺点,因此卷积神经网络在人脸识别,语音识别等领域有了广泛的运用。随着技术的发展,卷积神经网络也衍生出了许多性能优良的网络结构框架。本文主要探究R-CNN和Fast-R-CNN进行图像识别上的性能分析。

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