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原创 快速理解Faster RCNN

1. 首先输入图像,进行尺度裁剪成固定的M*N,如果比例不匹配可以先填充再裁剪2. backbone进行特征提取,常见的有VGG16、Resnet 50等3. 对特征图进行特征提取,进入RPN,RPN中有两个分支,上面一部分用于判断有无目标,下面一部分负责对候选框的位置进行调整4. Roi Pooling层则利用RPN生成的proposals从feature maps中提取特征proposal features5. 最后送入FC全连接层和softmax网络完成检测任务

2023-08-31 17:04:00 110

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2022-07-21 23:52:40 575

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