RPN网络首先将上一步得到的 37x50x512特征图经过卷积网络分别得到 16650x2(经过了维度变换,16650=37x50x9)的是否包含目标物体的分数预测、16650x4的坐标调整值预测,具体网络结构如下图所示: 然后便可以计算RPN网络的损失: 1.FasterRCNN网络对特征图上每个点选取了9个基础anchor,并将 37x50的特征图中心坐标映射回...
三、Fast RCNN3.1 Fast RCNN简介3.2 Fast RCNN算法流程3.3 Fast RCNN流程图3.3.1 总体流程3.3.2 softmax 分类器3.3.3 边界框回归器(bbox regressor ) 3.3 Fast RCNN 中 loss 的计算3.4 Fast RCNN框架3.5 Fast RCNN的缺点 四、Faster RCNN4.1 Faster RCNN简介4.2 Faster RCNN算法流程4.2 RPN网络4.2.1...