Faster R-CNN:使用區域建議網絡進行實時目標檢測

1、Introduction 一個RPN是一個全卷積網絡同時預測每個位置的對象分數和對象邊界。On top of these conv features(除了這些卷積特徵)，我們建立一個RPNs通過增加兩個額外的卷積層，一個是編碼每個卷積圖的位置轉換成一個短的特徵向量（例如256維），另一個在每一個卷積圖的位置，輸出一個目標分數和迴歸k個（k=9）區域建議框參數化座標（座標偏移量）和不同的尺度和比

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