MMDetection源码解析：Faster RCNN(3)--RPN Head类
Faster RCNN配置文件faster_rcnn_r50_fpn.py中的 设置了Backbone为ResNet. 设置了Neck为FPN.Backbone和Neck比较简单,就不详细介绍了,详细介绍一下RPN Head. 以上文件设置了RPN ...
原文：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。 . 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，在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中，用来提取候选框的方法通常是Selective Search，是比较传统的方 ...
2021-10-12 16:32 0 130 推荐指数：
相关推荐
RPN网络
Region Proposal Network RPN的实现方式：在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的sliding window（论文中n=3）生成一个长度为256（ZF网络）或512（对应于VGG网络）维长度的全连接特征。然后再这个256维或512维的特征后产生两个 ...
Tensorflow版Faster RCNN源码解析（TFFRCNN） （21）推断（测试）过程使用RPN时代码运行流程
代码作用：梳理在使用RPN时代码运行流程，区别上一篇不使用RPN时的情形，运行流程主要涉及的py文件有demo.py、test.py、VGGnet_test.py 主要函数及作用： （1）demo.py函数为实例程序，主函数中首先get_network（）获取推断过程要用的网络结果函数 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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。由孪生子网络和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 ...
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 ...