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 ...
原文：学习Faster R-CNN代码rpn（六）
代码文件结构 bbox transform.py bounding box变换。 generate anchors.py 生成anchor，根据几种尺度和比例生成的anchor。 proposal layer.py 通过将估计的边界框变换应用于一组常规框 称为 锚点 来输出对象检测候选区域。选出合适的ROIS。 anchor target layer.py 将anchor对应ground tru ...
2019-08-15 19:12 0 908 推荐指数：
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