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Faster-RCNN算法精读[通俗易懂]

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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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