RPN的超详细解释

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#RPN网络

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RPN 解析
lanran2的博客
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RPN全称是Region Proposal Network，Region Proposal的中文意思是“区域选取”，也就是“提取候选框”的意思，所以RPN就是用来提取候选框的网络； 1. RPN的意义 RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中，专门用来提取候选框，在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中，用来提取候选框的方法通常是Selective Se
rpn代码详解
路上的病人博客
01-15 2457
# coding: UTF-8 from __future__ import absolute_import import numpy as np import cv2 import random import copy # 这里C代表一个参数类(上面的Config)，C = Config() def calc_rpn(C, img_data, width, height, resized_...
详解RPN网络
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weixin_42912710的博客
08-30 2万+
引言 RPN（Region Proposal Network）是Faster-RCNN网络用于提取预选框（也就是RCNN中使用selective search算法进行Region Proposal的部分），我们知道RCNN及Fast-RCNN中一个性能瓶颈就是提取预选框的部分，而RPN很好地对这个部分进行了优化，原因在于它将卷积神经网络引入了进来，使用特征提取的形式生成出预选框的位置从而降低了selective search算法带来的计算时间上的开销。 RPN( Region Proposal Networ
RPN详解
ming6383的博客
03-29 259
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SiamRPN代码分析：training
qq_41831753的博客
02-22 9595
文章目录前言1、数据增强、建立anchor 2、分类和回归的target 3、损失函数(分类和回归) 前言   本文是SiamRPN代码分析的第二部分training。训练时，仅使用GOT-10k数据集训练，所以测试结果性能与论文差距较大，最近在看pysot的训练过程，后续会出一篇用使用pysot的COCO、ILSVRC2015_DET、ILSVRC2015_VID、YouTube-BB
【论文学习】《SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks》19年CVPR孪生跟踪改进版
最新发布
SkyLeopard的博客
04-02 1015
SiamRPN++是在SiamRPN和DaSiamRPN之后的工作延续，作者发现之前的孪生网络无法使用更深度的网络，找到是缺乏严格平移不变性的原因，针对这一问题将孪生网络改进为ResNet的深度孪生网络，从而获得了涨点。个人认为SiamRPN++文章写得比较好，比较有学习价值。
论文阅读之Siamese RPN以及一些其他内容的补充
weixin_44287997的博客
09-12 1813
siameseRPN 是在fc的基础上 多了尺度检测能力RPN的引入，使得Siamese网络自然拥有了多尺度检测的能力（通过anchor机制cover各种size），并且可以准确地回归出目标的位置及大小。 是在离线训练的基础上不更新模型，利用一种端到端的输出其实本质上是一种rnn模式，关于尺度的大小变化可根据图像金字塔得到。图像金字塔具体是怎么进行的？是在检测分支中添加了rpn结构其中利用了元学习...
YOLOv4详细解释
qq_65960840的博客
06-30 1802
一个目标检测网络的组成可以由一个公式来描述。
YOLOV1-V3详细介绍（新手向、超详细）
qq_65960840的博客
06-17 1980
本文主要是根据我自己的学习情况来进行讲解，以一个初学者的角度进行阐释，如果有更深层次的点没有涉及到，还请大家多多包涵。 目标检测算法比较流行的算法可以分为两类： 一类是基于Region Proposal（候选区域）的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的。需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做
深度学习顶级算法详解03 Faster-Rcnn之RPN层详解
09-21
3深度学习顶级算法详解03 Faster-Rcnn之RPN层详解23:47
fasterrcnn中对RPN的理解（自己整理）
12-28
fasterrcnn中对RPN的理解-2018 word文档，fasterrcnn中对RPN的理解
Siamese-RPN_code
11-22
目标跟踪算法的代码实现,精度在vot2018排名第一,鲁棒性很强.
Faster-RCNN源码之RPN详细分析
xiaoxu1025的专栏
01-25 499
这篇博客只是用来做个记录 记录看源码的理解也和大家一起分享下。 源码地址：https://github.com/kevinjliang/tf-Faster-RCNN RPN 也就是 region proposal networks 就是区域建议网络 通俗点将就是给fast-rcnn roipooling层提供rois 方便后续训练和测试 RPN源码主要由以下几个文件组成 faster_r...
RPN详细解剖
越努力越幸运—liupu
01-13 2020
读了许多关于Faster-RCNN的文章，但是一直都没能很好地理解整个过程，其实主要就是没能理解RPN。最近有了新的认识，记录一下我的理解，主要是关于RPN的全卷积过程，至于Faster-RCNN其他细节已经有很多文章讲得很好了。 一.特征提取 原paper中作者测试了标准的分类网络如ZF和VGG16来提取特征图。这里我们以VGG16为例，特征网络首先在ImageNet上进行预训练，然后去掉第...
详细的Faster R-CNN源码解析之RPN源码解析
OpenCV中文网
04-03 513
https://blog.youkuaiyun.com/jiongnima/article/details/79781792
Faster-RCNN 和RPN详解
大白机器人的博客
10-13 816
1 .参见Faster R-CNN：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916624 2.原始图片中的ROI如何映射到到feature map，请参看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24780433 3.Faster-RCNN算法精读，参看：http://blog.youkuaiyun.com/hunterlew/article/details/710
呕心沥血之作——RPN代码剖析
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10-28 2323
Author:哪咔吗 Date:2018-10-28 Code source:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 目录概述1生成anchors 概述   RPN(Region-based Proposal Network，区域提案网络)是在Faster R-CNN论文中提出的一种区域提案方法。它最大的特点就是利用了特征提取网络提取出的特征...
RPN网络解读
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08-14 423
RPN网络源码解读 在高层的feature map初次计算anchor box点数值 60409 9代表一个特征维度生成9个anchor box， 但特征层w，h为啥是60,40不应该是相等的？毕竟backbone网络一系列操作（下采样），w，h同时缩小的。下不管了，不是今天主要问题。 step1：也就是说原始生成大约20000boxs，再进行2k排序（每个boxs得分为目标或背景的概率，不管是背景还是目标都要得分高的）设定阈值为12000，也就是说最多保留12000，也有的源码设定2000。 step2
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