https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end2end/train.prototxt,可以看出VGG16中用于特征提取的部分是13个卷积层(conv1_1--->conv5.3),不包括pool5及pool5后的网络层次结构。 因为我们的最终目标是和Fast R-CNN目标检测网络共享计算,所以假设这两个...
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原图尺寸(600x800),结合得到基于原图尺寸的 16650x4的anchor; 2.由AnchorTargetCreator首先去掉超出图片范围的anchor,然后计算anchor与gt_bbox的IOU值,根据设定好的正负样本阈值筛选用于训练的128个正样本和128个负样本,由此得...
而基于VGG的Fast R-CNN也只需要2.3秒左右即可! 2、三者架构对比——R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN R-CNNFast R-CNNFaster R-CNN Faster R-CNN算法的架构详解 DL之FasterR-CNN:Faster R-CNN算法的架构详解 1、Faster R-CNN Faster R-CNN = Fast R-CNN + RPN (Region Proposal Networks) 不依赖于...
整个比较来说,Faster R-CNN的提速是非常明显的!而基于VGG的Fast R-CNN也只需要2.3秒左右即可! 2、三者架构对比——R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN Faster R-CNN算法的架构详解 DL之FasterR-CNN:Faster R-CNN算法的架构详解 1、Faster R-CNN Faster R...