一文带你了解 Faster R-CNN

时间:2018-10-11    来源:雷锋网

本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题:

Faster R-CNN Explained

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原文链接:

https://medium.com/@smallfishbigsea/faster-r-cnn-explained-864d4fb7e3f8

Fast R-CNN 解释

Fast R-CNN 有两个网络:建议窗口网络(RPN)生成建议窗口并使用这些窗口检测物体。与 Fast R-CNN 的主要区别在于后者使用选择性搜索来生成建议窗口。当 RPN 与物体检测网络共享最多计算时,RPN 中生成建议窗口的时间成本比选择性搜索小得多。 简而言之,RPN 对区域框(称为锚点)进行排名,并提出最可能包含物体的框。 结构如下。

一文带你了解 Faster R-CNN

Fast R-CNN 结构

锚在 Fast R-CNN 中扮演着重要角色。 锚是一个盒子。 在 Fast R-CNN 的默认配置中,图像位置有 9 个锚点。 下图显示了尺寸为(600,800)图像的位置(320,320)的 9 个锚点。

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锚点(320,320)

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