{"id":192878,"date":"2024-02-29T18:36:52","date_gmt":"2024-02-29T17:36:52","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=192878"},"modified":"2024-02-19T10:22:19","modified_gmt":"2024-02-19T09:22:19","slug":"r-cnn-region-based-convolutional-network-alles-ueber-dieses-modell-des-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/r-cnn-region-based-convolutional-network-alles-ueber-dieses-modell-des-machine-learning","title":{"rendered":"R-CNN (Region Based Convolutional Network): Alles \u00fcber dieses Modell des Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"192878\" class=\"elementor elementor-192878\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79907d9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"79907d9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7097a77 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7097a77\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie bringt man einem Computer bei, Elemente in einem Bild zu erkennen? Dieses Problem war Gegenstand umfangreicher Forschungen. Das Erscheinen von R-CNN war ein wichtiger Schritt auf diesem Gebiet.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5077138 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5077138\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Einen <strong>Computer mit Bildverarbeitung<\/strong> auszustatten ist eine Aufgabe, die sich \u00fcber mehrere Jahrzehnte erstreckt.\u00a0 Wie kann man eine Maschine dazu bringen, zu unterscheiden, was was in einer von einer Kamera aufgenommenen Szene ist? <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bilderzeugung-mit-stable-diffusion-xl\">Anwendungen zur Bilderkennung<\/a> haben sich damit abgem\u00fcht, zu bestimmen :<\/p><p>die Elemente, die in einem Bild vorhanden sind, anhand von Merkmalen wie ihren Konturen ;<br \/>die Klassifizierung von unverwechselbaren Objekten: Personen, Tiere, M\u00f6bel, Fahrzeuge&#8230;<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" data-sheets-root=\"1\"><colgroup> <col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was genau ist ein Deep Neural Network?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was genau ist ein Deep Neural Network?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Recurrent Neural Network (RNN): Was genau ist das?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Recurrent Neural Network (RNN): Was genau ist das?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was genau ist ein Deep Neural Network?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was genau ist ein Deep Neural Network?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Graph Neural Networks (GNN): Was ist das? &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/graph-neural-networks-gnn-was-ist-das\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/graph-neural-networks-gnn-was-ist-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Graph Neural Networks (GNN): Was ist das? <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Neuronale Netze &amp; Automatische Suche nach neuronaler Architektur: Unser Leitfaden &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-automatische-suche-nach-neuronaler-architektur-unser-leitfaden\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-automatische-suche-nach-neuronaler-architektur-unser-leitfaden\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Neuronale Netze &amp; Automatische Suche nach neuronaler Architektur: Unser Leitfaden <\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e718378 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e718378\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es wurden verschiedene Technologien entwickelt, um diese Probleme zu l\u00f6sen<strong>. CNN und sp\u00e4ter R-CNN geh\u00f6ren zu den effektivsten Antworten, die gegeben wurden.<\/strong><\/p><p>Um besser zu verstehen, was diese Technologien bewirkt haben, kann es hilfreich sein, einen Blick auf den vorherigen Ansatz zu werfen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7dae3e1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7dae3e1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa847df elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fa847df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Von SVM zu CNN<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bf08313 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bf08313\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/svm-was-ist-das-wie-funktkoniert-es-teil-2\">SVM-Ansatz (Support Vector Machine)<\/a> basierte auf den Werten einzelner Pixel innerhalb eines Bildes. Der Entwickler musste die Merkmale der Daten, die f\u00fcr das Training des Algorithmus verwendet wurden, selbst ausw\u00e4hlen und identifizieren.<\/p><p>Diese Aufgabe musste fr\u00fcher oder sp\u00e4ter automatisiert werden, ohne dass ein Mensch eingreifen musste. Zu diesem Zweck stellte der franz\u00f6sische Forscher Yann Le Cun 1998 das Konzept der CNNs vor.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cc3b411 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"cc3b411\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Tout apprendre du R-CNN<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9757420 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9757420\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-346258d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"346258d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Gefaltete neuronale Netze (CNN)<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4629a0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a4629a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>NN k\u00f6nnen als automatische Extraktoren von Merkmalen innerhalb eines Bildes betrachtet werden. Wenn NN f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-automatische-suche-nach-neuronaler-architektur-unser-leitfaden\">Neural Network (neuronales Netz)<\/a> steht, dann steht das C f\u00fcr Convolutive (Faltung).<\/p><p>Convolution ist eine Technik, die einen Filter verwendet, um ein Bild mithilfe mathematischer Operationen in ein anderes umzuwandeln.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bef5af e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0bef5af\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da5937b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"da5937b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">AlexNet<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb6dfe7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cb6dfe7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Sp\u00e4ter, im Jahr 2012, schlugen die drei Ingenieure Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton ein ausgekl\u00fcgeltes CNN, AlexNet, vor, das auf mehreren Faltungsschichten basierte. AlexNet gewann einen wichtigen Wettbewerb f\u00fcr Bilderkennung, die ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Seitdem war klar, dass CNNs in der Lage sind, herk\u00f6mmliche Bilderkennungstechniken zu \u00fcbertreffen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bb27135 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"bb27135\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/R-CNN-datascientest1.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f6e516d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f6e516d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c5dbd0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4c5dbd0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">R-CNN oder CNN auf der Grundlage von Regionen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6f24d7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d6f24d7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die<strong> CNNs<\/strong> waren immer noch begrenzt, da ihre <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/umgang-mit-problemen-bei-unausgewogener-klassifizierung-teil-i\">Klassifizierung nur f\u00fcr ein einzelnes Objekt in einem Bild durchgef\u00fchrt werden<\/a> konnte. Aus diesem Grund schlug Ross Girshick 2014 einen weitergehenden Algorithmus zur Objekterkennung vor: R-CNN oder regionsbasierte CNN. Dieses bahnbrechende Modell hat stark dazu beigetragen, das Gebiet der Objekterkennung voranzubringen. Die<strong> R-CNN-Architektur<\/strong> extrahiert aus einem Eingangsbild Vorschl\u00e4ge f\u00fcr Regionen, berechnet dann ihre CNN-Merkmale und versucht, sie zu klassifizieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04af488 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"04af488\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fc9c419 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fc9c419\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert R-CNN?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14486bb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"14486bb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Funktionsweise von <strong>R-CNN<\/strong> ist wie folgt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d9fb90 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6d9fb90\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Vorschlag f\u00fcr Regionen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af4a8db elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"af4a8db\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>R-CNN<\/strong> beginnt damit, das Eingabebild in mehrere potenzielle Regionen zu unterteilen. Die Merkmale, in denen ein Objekt lokalisiert werden kann, werden mithilfe von Methoden wie selective search (selektive Suche) ermittelt. Diese selektive Suche funktioniert, indem Bildsegmente nach verschiedenen Indizes zusammengef\u00fchrt oder aufgeteilt werden: Farbe, Form, Textur&#8230;<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7601986 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7601986\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Extraktion von Merkmalen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-92a9c29 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"92a9c29\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nachdem diese Vorschl\u00e4ge f\u00fcr Regionen generiert wurden, werden einige 2.000 Regionen extrahiert und auf eine konsistente Gr\u00f6\u00dfe verzerrt. Jede dieser Regionen wird dann in ein CNN-Modell eingegeben, das versucht, genaue Merkmale zu extrahieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0995c3d elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"0995c3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Die Funktionsweise des R-CNN beherrschen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a42b107 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a42b107\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Klassifizierung von Objekten<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b817442 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b817442\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Merkmalsvektoren aus den Regionsvorschl\u00e4gen werden in einen Klassifikator f\u00fcr maschinelles Lernen eingespeist, um zu bestimmen, ob der Regionsvorschlag eine Instanz einer vordefinierten Klasse enth\u00e4lt oder nicht.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2dd6766 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2dd6766\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Bounding Box Regression - Umfassende Box-Regression<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-747e73c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"747e73c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>R-CNN f\u00fchrt eine Regression der Bounding Box durch, um die Position und die Gr\u00f6\u00dfe der Bounding Box um das erkannte Objekt herum zu verfeinern.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-563b5a1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"563b5a1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Non-Maximum Suppression (NMS) (Nicht-Maximale Unterdr\u00fcckung)<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9403d16 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9403d16\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nachdem<strong> R-CNN<\/strong> die umschlie\u00dfenden Boxen klassifiziert und eine <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/lineare-regression-excel-ein-umfassender-leitfaden\">Regression<\/a> f\u00fcr jede vorgeschlagene Region durchgef\u00fchrt hat, wendet es einen Algorithmus der &#8222;nicht maximalen Entfernung&#8220; an, der darauf abzielt, doppelte oder stark \u00fcberlappende umschlie\u00dfende Boxen zu entfernen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d2e3d82 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d2e3d82\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/R-CNN-datascientest2.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b99b11 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5b99b11\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e59295f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e59295f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">R-CNN: flexibel und robust\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3438fed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3438fed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Ver\u00f6ffentlichung des Artikels von Ross Girshick auf<strong> R-CNN<\/strong> war ein wichtiger Meilenstein im <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pilzerkennung-wie-computer-vision-bei-der-identifizierung-von-pilzarten-helfen-kann\">Bereich der Computer Vision.<\/a> Er zeigte, dass es m\u00f6glich ist, eine hohe Leistung bei der Erkennung von Objekten in einem Bild zu erzielen, und erm\u00f6glichte es, diese Objekte mithilfe von umschlie\u00dfenden Boxen genau zu lokalisieren.<\/p><p>Die Erfahrung hat gezeigt, dass der <strong>R-CNN-Ansatz<\/strong> sowohl flexibel &#8211; anpassbar an verschiedenste Anwendungsf\u00e4lle &#8211; als auch robust ist. Er wurde in zahlreichen Szenarien der realen Welt eingesetzt, wie z. B. bei der Identifizierung von verlassenen Objekten in \u00f6ffentlichen Bereichen oder bei der Erkennung von Hindernissen durch autonome Fahrzeuge.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fed493 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1fed493\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10af7d2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"10af7d2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der Fast R-CNN<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f58c7e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7f58c7e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dennoch ist<strong> R-CNN<\/strong> nicht das schnellste Modell, das es gibt. Da jedes Bild 2000 Regionsvorschl\u00e4ge klassifizieren muss, braucht es eine gewisse Zeit, um das Netzwerk zu trainieren, und auch viel Speicherplatz, um die Merkmalskarte des Regionsvorschlags zu speichern.<\/p><p><strong>R-CNN<\/strong> hat daher zwangsl\u00e4ufig den Weg f\u00fcr erhebliche Verbesserungen in Bezug auf die Geschwindigkeit bei der Erkennung von Objekten wie Fast R-CNN geebnet. Fast-CNN verarbeitet das Bild als Ganzes und nicht jeden einzelnen Regionenvorschlag. Es identifiziert Regionen von Interesse (RoI), die Objekte enthalten k\u00f6nnen, und extrahiert f\u00fcr jede Region die entsprechenden Merkmale. Nach der Gr\u00f6\u00dfen\u00e4nderung werden diese Merkmale zus\u00e4tzlichen Schichten des Netzwerks unterzogen, die das Objekt in die Region von Interesse einordnen und die Koordinaten des umschlie\u00dfenden Kastens verfeinern. Das Ergebnis dieses Ansatzes ist eine schnellere Verarbeitung. Andere \u00e4hnliche Versuche sind wie Faster <strong>R-CNN erschienen.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3cd68aa elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3cd68aa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lerne alles \u00fcber R-CNN<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bbc0bff elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"bbc0bff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Von SVM zu CNN\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Der SVM-Ansatz (Support Vector Machine) basierte auf den Werten einzelner Pixel innerhalb eines Bildes. 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Die R-CNN-Architektur extrahiert aus einem Eingangsbild Vorschl\u00e4ge f\u00fcr Regionen, berechnet dann ihre CNN-Merkmale und bem\u00fcht sich, sie zu klassifizieren.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wie bringt man einem Computer bei, Elemente in einem Bild zu erkennen? Dieses Problem war Gegenstand umfangreicher Forschungen. Das Erscheinen von R-CNN war ein wichtiger Schritt auf diesem Gebiet. 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