1.相比于R-CNN, fast RCNN的改进是什么

最新推荐文章于 2025-07-13 11:42:59 发布
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分类专栏： Object detection论文阅读 文章标签： fast rcnn
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_19645269/article/details/119850210
这篇博客探讨了Fast RCNN相对于R-CNN的改进，包括ROI Pooling的引入和训练过程的优化。博主详细解释了ROI Pooling的作用、处理小尺寸ROI的策略以及在训练中使用较少图片的原因。此外，还讨论了Smooth L1损失函数的优势以及Fast RCNN推理时间的瓶颈和加速方法。

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1. Paper地址:

Rcnn: https://arxiv.org/abs/1311.2524
Fast rcnn: https://arxiv.org/abs/1504.08083

2. 论文中的要点与疑问

  1. 相比于R-CNN, fast RCNN的改进是什么？
  2. Fast RCNN每步的操作是什么？
  3. 什么是ROI pooling? ROI pooling解决的是什么问题？ROI pooling如果遇到ROI 很小怎么办，比如小于7x7? ROI pooling如果遇到小数怎么办？
  4. ROI pooling如何propagate?
  5. 如何对Bounding box进行微调？为什么是scale-invariant的？
  6. 什么在training的过程中，一个batch为啥需要尽量少的image?
  7. Smooth L1相对于L2 loss的好处是什么？
  8. Fast RCNN在inference运行时间的bottleneck是什么？如何加速？
  9. 论文中对regression的target进行了归一化(均值为0，方差为1)， 如何进行归一化？
  10. .深度理解softmax？Softmax模型假设是什么？

3. 解答

3.1 相比于R-CNN, fast RCNN的改进是什么？

在这里插入图片描述

3.2 Fast RCNN每步的操作是什么？

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