對Faster R-CNN的理解(1)

目標檢測是一種基於目標幾何和統計特徵的圖像分割，最新的進展通常是經過R-CNN（基於區域的卷積神經網絡）來實現的，其中最重要的方法之一是Faster R-CNN。

1. 整體結構

Faster R-CNN的基本結構以下圖所示，其基礎是深度全卷積網絡（ZF或者VGG-16）。在深度全卷積網絡輸出的特徵圖（Feature Map）上，增長了區域提議網絡（RPN，Region Proposal Network），該網絡的主要任務是提出Proposals。根據提出的這些Proposals對特徵圖進行裁剪，固然對不一樣區域裁剪之後的尺寸是不一致的，所以須要進行RoI池化（RoI Pooling），轉換成統一的尺寸，最終獲得每一個區域的分類。