pytorch 實現Faster R-cnn從頭開始 (二)

前言 上一篇文章講的是框的生成，僅僅是RPN的一小部分，本章的講解是RPN的具體細節， 訓練過程 作者訓練的過程分爲四步 第一步：用ImageNet模型初始化，獨立訓練一個RPN網絡； 第二步：仍然用ImageNet模型初始化，但是使用上一步RPN網絡產生的proposal作爲輸入，訓練一個Fast-RCNN網絡，至此，兩個網絡每一層的參數完全不共享； 第三步：使用第二步的Fast-RCNN網絡參

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