Faster-RCNN算法精读[通俗易懂]

Faster-RCNN算法精读[通俗易懂]读论文:《FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks》摘要:算法主要解决两个问题:1、提出区域建议网络RPN,快速生成候选区域;2、通过交替训练,使RPN和Fast-RCNN网络共享参数。一、RPN网络结构RPN网络的作用是输入一张图像,输出一批矩形候选区域

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论文:《Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks》

摘要:算法主要解决两个问题:

1、提出区域建议网络RPN,快速生成候选区域;

2、通过交替训练,使RPN和Fast-RCNN网络共享参数。

 

一、 RPN网络结构

RPN网络的作用是输入一张图像,输出一批矩形候选区域,类似于以往目标检测中的Selective Search一步。网络结构是基于卷积神经网络,但输出包含二类softmax和bbox回归的多任务模型。网络结果如下(以ZF网络为参考模型):

Faster-RCNN算法精读[通俗易懂]

 

其中,虚线以上是ZF网络最后一层卷积层前的结构,虚线以下是RPN网络特有的结构。首先是3*3的卷积,然后通过1*1卷积输出分为两路,其中一路输出是目标和非目标的概率,另一路输出box相关的四个参数,包括box的中心坐标x和y,box宽w和长h。

(至于之前为什么要用3*3的卷积核,我觉得是和感受野大小相对应的。在原来的ZF模型中,3*3卷积核对应map比例是3/13,相当于在型如1000*600的图片中采用180左右的感受野。对于1000*600的图片中大部分目标而言,这个大小的感受野是比较合适的吧。࿰

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