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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