原文:RPN网络

Region Proposal Network RPN的实现方式:在conv 的卷积feature map上用一个n n的sliding window 论文中n 生成一个长度为 ZF网络 或 对应于VGG网络 维长度的全连接特征。然后再这个 维或 维的特征后产生两个分支的全连接层: . reg layer:用于预测proposal的中心锚点对应的proposal的坐标x,y和宽高w,h . cls ...

2018-05-15 21:29 1 9045 推荐指数:

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RPN(区域生成网络

转:懒人元(侵删)   RPN全称是Region Proposal Network,Region Proposal的中文意思是“区域选取”,也就是“提取候选框”的意思,所以RPN就是用来提取候选框的网络。 1. RPN的意义  RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中 ...

Sun Mar 24 00:15:00 CST 2019 0 19461
RPN解析

转自:RPN解析   候选框提取网络RPN)其实是一个全卷积网络,以任意大小的图像作为输入,输出一系列候选框以及每个候选框对应的分数值,这个分数值用于衡量候选框框中目标的概率。 1. RPN的意义  RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中,专门用来提取候选框 ...

Wed Oct 13 00:32:00 CST 2021 0 130
『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成

一、RPN锚框信息生成 上文的最后,我们生成了用于计算锚框信息的特征(源代码在inference模式中不进行锚框生成,而是外部生成好feed进网络,training模式下在向前传播时直接生成锚框,不过实际上没什么区别,锚框生成的讲解见『计算机视觉』Mask-RCNN_锚框生成 ...

Fri Oct 19 00:25:00 CST 2018 1 6306
Faster R-CNN(RPN)

  最先进的目标检测网络依赖于区域生成算法来假设目标位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已经减少了检测网络的运行时间,但也暴露出区域建议计算是个瓶颈。这篇文章,引出一个区域生成网络RPN)和检测网络共享全图的卷积特征,因此使得区域建议几乎没有任何开销。RPN是一个在每一个位置同时预测 ...

Fri Aug 03 01:19:00 CST 2018 0 3034
Siamese-RPN论文阅读

High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network 商汤 提出双孪生位置建议网络(Siamese-RPN) proposed Siamese region proposal network ...

Thu Mar 28 02:57:00 CST 2019 0 994
论文阅读:Siam-RPN

摘要 Siam-RPN提出了一种基于RPN的孪生网络结构。由孪生子网络RPN网络组成,它抛弃了传统的多尺度测试和在线跟踪,从而使得跟踪速度非常快。在VOT实时跟踪挑战上达到了最好的效果,速度最高160fps。 一、研究动机 作者将流行的跟踪算法分为两类,一类是基于相关滤波类并进 ...

Fri Apr 19 05:03:00 CST 2019 0 8209
Faster RCNN中RPN理解

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 ...

Tue Aug 07 06:08:00 CST 2018 5 42314
 
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