Faster R-CNN(RPN)
最先進的目標檢測網絡依賴於區域生成算法來假設目標位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已經減少了檢測網絡的運行時間，但也暴露出區域建議計算是個瓶頸。這篇文章，引出一個區域生成網絡（RPN）和檢測網絡共享全圖的卷積特征，因此使得區域建議幾乎沒有任何開銷。RPN是一個在每一個位置同時預測 ...
原文：學習Faster R-CNN代碼rpn（六）
代碼文件結構 bbox transform.py bounding box變換。 generate anchors.py 生成anchor，根據幾種尺度和比例生成的anchor。 proposal layer.py 通過將估計的邊界框變換應用於一組常規框 稱為 錨點 來輸出對象檢測候選區域。選出合適的ROIS。 anchor target layer.py 將anchor對應ground tru ...
2019-08-15 19:12 0 908 推薦指數：
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