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[關鍵字]: Object Detection, Region proposal network, RPN, Fast RCNN, Faster RCNN, Anchor [重點摘要]: 上次介紹了RCNN,我們也發現了他的缺點,因此作者也很快就修正了它運算上的邏輯、結 構性的問題,也簡化模型的設計變成單一網路的訓練,而成了Fast RCNN。 但是以selective search為基底的Region proposals方法在運算上還是拖累了整體辨識的 速度,所以Faster RCNN 便將這部分也利用convolution來處理,形成主網路的一個旁枝 全卷積小網路,負責給出proposals再利用ROI Pooling 與主網路整合。整個網路的設計 在理解之後讓我覺得很神妙,今天和大家分享我對這兩個網路的理解,如果有錯還請各位 版友提點~ [文章網址]: Fast RCNN: https://link.medium.com/hy0cyaIkJZ Faster RCNN: https://link.medium.com/VC5jNtqkJZ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.216.6.91 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1567677156.A.B60.html
st1009: 推推 09/05 19:22
kevinpiger: 很棒的分享 09/07 00:20