Faster RCNN

概述 在Faster R-CNN中加入一個提取邊緣的神經網絡,也就說找候選框的工作也交給神經網絡來做了。這樣,目標檢測的四個基本步驟(候選區域生成,特徵提取,分類,位置精修)被統一到一個深度網絡框架 原理 輸入NxN的圖像大小經過conv+relu+pooling卷積網絡輸出特徵圖Feature map,該feature map被共享用於後續RPN層和全連接層 利用rpn產生anchor bbox
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