目標(biāo)檢測(cè)是一種基于目標(biāo)幾何和統(tǒng)計(jì)特征的圖像分割，最新的進(jìn)展一般是通過(guò)R-CNN（基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來(lái)實(shí)現(xiàn)的，其中最重要的方法之一是Faster R-CNN。

1.?總體結(jié)構(gòu)

Faster R-CNN的基本結(jié)構(gòu)如下圖所示，其基礎(chǔ)是深度全卷積網(wǎng)絡(luò)（ZF或者VGG-16）。在深度全卷積網(wǎng)絡(luò)輸出的特征圖（Feature Map）上，增加了區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN，Region Proposal Network），該網(wǎng)絡(luò)的主要任務(wù)是提出Proposals。根據(jù)提出的這些Proposals對(duì)特征圖進(jìn)行裁剪，當(dāng)然對(duì)不同區(qū)域裁剪以后的尺寸是不一致的，因此需要進(jìn)行RoI池化（RoI Pooling），轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的尺寸，最終得到每個(gè)區(qū)域的分類(lèi)。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的对Faster R-CNN的理解(1)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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