可以在更快的R-CNN中使用自己的CNN模型。更快的R-CNN(Faster R-CNN)是一种用于目标检测的深度学习模型,它由两个主要组件组成:区域提议网络(Region Proposal Network,RPN)和用于目标分类和边界框回归的共享卷积神经网络(CNN)。
在更快的R-CNN中,RPN用于生成候选目标区域,然后这些候选区域会被送入共享的CNN模型进行分类和边界框回归。共享的CNN模型通常是在大规模图像数据集上进行预训练的,如ImageNet。然而,如果你有自己的CNN模型,并且希望在更快的R-CNN中使用它,是可以的。
要在更快的R-CNN中使用自己的CNN模型,你需要进行以下步骤:
在实际应用中,更快的R-CNN结合自己的CNN模型可以应用于各种目标检测场景,如物体识别、人脸检测、车辆检测等。通过使用自己的CNN模型,你可以根据具体的应用需求进行模型设计和训练,以获得更好的性能和适应性。
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