【目標檢測】（三）Faster RCNN
- Faster R-CNN與RCNN,fast RCNN最大的區別在於，提出RPN網路取代Selective Search演算法使得檢測任務可以由神經網路端到端地完成。fast RCNN先進行提取特徵再結合候選框進行後續步驟，這使得RCNN中重複特徵提取造成的計算量大的缺點得到了解決。而Faster-RCNN中，RPN與ROIpooling共享卷積計算的特性減小了引入RPN的計算量（即RPN不需再進行特徵提取）。
- 在RCNN與fast RCNN中，採用SS方法選擇候選框。這帶來的問題是：（1）候選框數量較大時，SS方法選出的候選框都要放入後續的ROIpooling中進行識別，也就是說，對於一張圖片，可能有幾K個候選框需要ROIpooling進行計算，；（2）候選框數量較小時，可能會錯過很多目；（3）由於SS方法沒有使用深度學習方法，而是使用傳統的影象方法擬合候選框，所以得到的候選框的精度是一個問題，結果的IOU值可能會較低。而Faster RCNN中的RPN網路使用深度學習方法，用滑動視窗加多尺度的思路來產生候選框，得到的候選框精度較高，而且不需要傳入大數量的候選框進入ROIpooling層進行計算就可以得到比較好的結果。
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