在FCN的最后一层,使用转置卷积结构进行dense prediction。 论文中的解释:卷基的forward、backward操作对调,就是转置卷积。 即转置卷积的forward就是普通卷积的backward,转置卷积的backward就是普通卷积的forward。 对于转置卷积有两种理解: 卷积与转置卷积的可视化计算过程:参考这里。 卷积与转置卷积的本质就是
R-FCN是基于Faster R-CNN的改进,对于region proposal其实与Faster R-CNN相同,想了解更多情况请看Faster R-CNN的论文,本论文中并没有介绍。 1. 素质四连 要解决什么问题? Faster R-CNN算法中,需要对每个ROI进行卷积计算,获取类别和边框,需要大量计算。 基于图像分类算法(拥有平移不变性)改进的物体检测算法(要求平...
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