如图1.1所示,Faster RCNN 的整体框架按照功能区分,大致分为4个模块,分别是特征提取网络backbone模块、RPN模块、RoI and RoI pooling模块和RCNN模块。 图1.1 Faster RCNN 整体框架 Backbone模块:主要负责接收输入数据,并进行数据预处理和特征提取得到输入图像对应的feature maps,并传递给下一层。这部分论文中用的VGG16...
这里最重要的就是_fasterRCNN的forward过程: i: RCNN_base,卷积网络提取的图片特征, 输出为base_feat, shape=(batch, 512, M/16, N/16) ii: RCNN_rpn,rpn网络,计算rios、前景背景2分类loss和粗边框回归loss, 其中rois的shape=(batch, post_top_n, 5), 是排序后并经过nms后的post_top_n个anchor(经...
fastrcnn 论文下载 fasterrcnn代码详解 最近工作需要,对faster rcnn的代码进行了研究。faster rcnn中除开常规的神经网络部分之外,最终要的部分应该是数据的读取和组织,论文中提到的anchor的生成,以及如何使用这些anchor去进行loss的计算,pooling layer也是一个custom layer,, 但并不是本文的创新,在fast rcnn中就有...
Faster-RCNN是基于VGG-16的网络结构,Faster-RCNN的提出为了改进Fast-RCNN中存在的问题。Fasr-RCNN中存在了一个较大的问题,就是selective search候选框,Fastr-RCNN中引入了一个专门的生成候选框的区域的神经网络,也就是选择候选框的工作也交给神经网络来做了,这就引入了RPN网络。Faster-RCNN可以简单的看作一个...