Faster R-CNN中的RPN

2024-02-12 05:59

文章标签 cnn faster rpn

本文主要是介绍Faster R-CNN中的RPN，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

今天在读Faster R-CNN。

之前读过一次，当时正在看SSD，感觉Faster R-CNN的网络结构和SSD有一些相似，所以Faster R-CNN就只是粗略地看了一下。今天当我有时间仔细读了一下以后，突然被一个问题卡住了——下图中从feature map到256-d向量的intermediate networks是什么？
在这里插入图片描述从图中可以看出，我们截取了CNN（比如VGG-16）的前半部分用于提取特征（常常是直觉用pre-trained model就行了），然后在输出的Feature Map中应用一个3 x 3的Sliding Window，每一个位置输出k个bounding boxes。但是，从这个Feature Map到bounding box的intermediate layer输出的是一个256-d的特征向量，原文中说是这个特征向量通过了全连接层得到的k个bounding boxes，那么这里的intermediate layer究竟是什么呢？

从这部视频中我恍然大悟，从Feature Map到256-d特征向量是非常Straightforward的一件事（当我看懂了才觉得Straightforward以及我太菜了）所谓的S

这篇关于Faster R-CNN中的RPN的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/701814。 23002807@qq.com

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