Faster RCNN 原理詳解
- Conv layers。作為一種CNN網路目標檢測方法，Faster RCNN首先使用一組基礎的conv+relu+pooling層提取image的feature maps。該feature maps被共享用於後續RPN層和全連線層。
- Region Proposal Networks。RPN網路用於生成region proposals。該層通過softmax判斷anchors屬於foreground或者background，再利用bounding box regression修正anchors獲得精確的proposals。
- Roi Pooling。該層收集輸入的feature maps和proposals，綜合這些資訊後提取proposal feature maps，送入後續全連線層判定目標類別。
Classification。利用proposal feature maps計算proposal的類別，同時再次bounding box regression獲得檢測框最終的精確位置。
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