在faster r cnn 中，因为引入rpn层，使得算法速度变快了不少，其实rpn主要作用预测的是 相对的平移，缩放尺度 ，rpn提取出的proposals通常要和anchor box进行拟合回归，就像 卡尔曼滤波一样，最终结果是基于观测量加上一个预测量。这里将的不错，公式和代码也 切合。 下面部分来源：http: www.cnblogs.com dudumiaomiao p .html主要步骤 ...
2017-10-18 10:59 0 3455 推荐指数：
&论文概述 获取地址：https://arxiv.org/abs/1909.06720 &总结与个人观点 本文提出Cascade RPN，虽然简单但是在提高提高候选区域的质量以及目标检测性能上很有效的网络结构。Cascade RPN系统地解决由传统的RPN启发式 ...
一、创新点和解决的问题 创新点 设计Region Proposal Networks【RPN】，利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals，代替了Selective Search、EdgeBoxes等方法，速度上提升明显； 训练Region Proposal ...
论文阅读 | Region Proposal by Guided Anchoring 相关链接 论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.03278 概述 众所周知，anchor策略是目标检测领域的基石。很多目标检测算法的高精度检测都依赖于密集的anchor策略，也就 ...
对于一个页面的form表单中的数据进行注入测试 方法有三个 ①burp抓包 将数据储存为文本文件 然后 sqlmap中使用 -r 参数进行测试 ②使用 --data参数，将数据进行测试 ③直接 ...
&论文概述 论文题目：Region Proposal by Guided Anchoring 作者&出处：Jiaqi Wang, Kai Chen, Shuo Yang, Chen Change Loy, Dahua Lin || CUHK-Sense Time Joint ...
如果把RPN看作一个黑盒子的话，我们最关心的问题是，输入和输出。RPN输入的是一张图片（更准确来说是feature map），输出输出一系列的矩形object proposals。 训练步骤：1.将图片输入到VGG或ZF的可共享的卷积层中，得到最后可共享的卷积层的feature map ...
博主的论文笔记： https://blog.csdn.net/YZXnuaa/article/details/79221189 很详细！ 另外，关于博主的博客很多拓展知识面： 1 ...
论文地址：Guided Anchoring 不得不佩服自媒体，直接找到了论文作者之一写了篇解析文章，这里给出链接，本文将引用一部分原作者的解析，减少我的打字量，也方便结合比照理解。 一、问题和思路 1、面临问题 常见的生成 anchor 的方式是滑窗（sliding window），也就 ...
