Faster RCNN训练： 四部训练法： Faster R-CNN，可以大致分为两个部分，一个是RPN网络，另一个是Fast R-CNN网络，前者是一种候选框（proposal）的推荐算法，而后者则是在此基础上对框的位置和框内的物体的类别进行细致计算 ...

tf-faster-rcnn github：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn backbone，例如vgg，conv层不改变feature大小，pooling层输出(w/2, h/2)，有4个pooling所以featuremap变为原图 ...

代码参考自：https://github.com/DetectionTeamUCAS/FPN_Tensorflow 主要分析fpn多层金字塔结构的输出如何进行预测。 FPN金字塔结构插入在faster_rcnn的特征图获取之后，在rpn结构之前。 具体代码如下所示： 代码结构追溯至FPN ...

Faster RCNN其实可以分为4个主要内容： Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层 ...

下面的介绍都是基于VGG16 的Faster RCNN网络，各网络的差异在于Conv layers层提取特征时有细微差异，至于后续的RPN层、Pooling层及全连接的分类和目标定位基本相同. 一）、整体框架 我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能 1)、Conv layers提取 ...

Faster R-CNN由一个推荐区域的全卷积网络和Fast R-CNN组成, Fast R-CNN使用推荐区域。整个网络的结构如下： 1.1 区域推荐网络 输入是一张图片（任意大小）， 输出是目标推荐矩形框的集合，以及相应的目标打分。网络的前面使用了一个基本的卷积层集合 ...

接着上篇的博客，咱们继续看一下Faster RCNN的代码～ 上次大致讲完了Faster rcnn在训练时是如何获取imdb和roidb文件的，主要都在train_rpn()的get_roidb()函数中，train_rpn()函数后面的部分基本没什么需要讲的了，那我们再回到训练流程中 ...

论文 论文翻译 Faster R-CNN 主要分为两个部分： RPN（Region Proposal Network）生成高质量的 region proposal； Fast R-CNN 利用 region proposal 做出检测。 在论文中作者将 RPN ...