faster rcnn

关于anchor的问题：
这里在详细解释一下:(1)首先按照尺度和长宽比生成9种anchor,这9个anchor的意思是conv5 feature map 3x3的滑窗对应原图区域的大小.这9个anchor对于任意输入的图像都是一样的，所以只需要计算一次. 既然大小对应关系有了，下一步就是中心点对应关系，接下来(2)对于每张输入图像，根据图像大小计算conv5 3x3滑窗对应原图的中心点.   有了中心点对应关系和大小对应关系，映射就显而易见了.

计算Anchors： 在feature map上的每个特征点预测多个region proposals。具体作法是：把每个特征点映射回映射回原图的感受野的中心点当成一个基准点，然后围绕这个基准点选取k个不同scale、aspect ratio的anchor。论文中3个scale（三种面积），3个aspect ratio( {1:1,1:2,2:1} )

时间： 2024-12-28 01:15:20

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把r-cnn系列总结下,让整个流程更清晰. 整个系列是从r-cnn至spp-net到fast r-cnn再到faster r-cnn.  RCNN 输入图像,使用selective search来构造proposals(大小不一,需归一化),输入到CNN网络来提取特征, 并根据特征来判断是什么物体(分类器,将背景也当做一类物体),最后是对物体的区域(画的框)进行微调(回归器). 由下面的图可看出,RCNN分为四部分,ss(proposals),CNN,分类器,回归器,这四部分是相对独立的.改进的

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（转）Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks(更快的RCNN：通过区域提议网络实现实时)

原文出处 感谢作者~ Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region ProposalNetworks Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun 摘要 目前最先进的目标检测网络需要先用区域建议算法推测目标位置,像SPPnet[7]和Fast R-CNN[5]这些网络已经减少了检测网络的运行时间,这时计算区域建议就成了瓶颈问题.本文中,我们介绍一种区域建议网络(Reg

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