案例介紹
yolo，faster rcnn目標檢測。
Faster RCNN可以分為4個主要內(nèi)容：
Conv layers。作為一種CNN網(wǎng)絡(luò)目標檢測方法，F(xiàn)aster RCNN首先使用一組基礎(chǔ)的conv+relu+pooling層提取image的feature maps。該feature maps被共享用于后續(xù)RPN層和全連接層。
Region Proposal Networks。RPN網(wǎng)絡(luò)用于生成region proposals。該層通過softmax判斷anchors屬于positive或者negative，再利用bounding box regression修正anchors獲得精確的proposals。
Roi Pooling。該層收集輸入的feature maps和proposals，綜合這些信息后提取proposal feature maps，送入后續(xù)全連接層判定目標類別。
Classification。利用proposal feature maps計算proposal的類別，同時再次bounding box regression獲得檢測框最終的精確位置。
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