深度学习开源网络RPN算法解析源码解读

最新推荐文章于 2024-07-25 09:07:39 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21950671/article/details/84426243
本文深入解析RPN（Region Proposal Network）算法，探讨如何通过深度学习的SPPNet和anchor机制替代传统的Region Proposal方法，如EdgeBoxes。RPN结合滑动窗口和anchor，类似于fast RCNN的selective search，从边缘信息中定位对象提议。

在这里插入图片描述
aspect ratio 宽高比
传统 Region Proposal 候选区域 颜色 边缘
深度 SPPNet Spatial Pyramid Pooling 空间金字塔池化
RPN 生成proposals 所以 滑动窗口 加 anchor 就替代了 滑动窗口加金字塔 的功能
滑动窗口 + anchor的机制 的功能就 类似于 fast rcnn 的selective search 生成proposals 的作用
EdgeBoxes
Edge Boxes: Locating Object Proposals from Edges
https://www.cnblogs.com/zhang-yd/p/6607365.html

先卷积获得特征图和后卷积获得特征图就涉及到感受区域对应的问题

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RPN的本质是 “ 基于滑窗的无类别obejct检测器 ” : 对于提取候选框最常用的SelectiveSearch方法，提取一副图像大概需要2s的时间，改进的EdgeBoxes算法将效率提高到了0.2s，但是这还不够。候选框提取不一定要在原图上做，特征图上同样可以，低分辨率特征图意味着更少的计算量，基于这个假设，MSRA的任少卿等人提出RPN（RegionProposal Network, 区域候选网络），完美解决了这个问题，它的主要功能是生成区域候选（Region Proposal）(可以看做是许多潜在
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大一统！深度学习和传统机器学习终迎来统一的RPN理论框架表示
Paper weekly
07-20 1221
背景介绍在过去的 70 年里，人工智能领域在研究的问题和使用的模型方面都经历了巨大的变化。随着新学习任务的出现，各种基于不同先验假设的机器学习模型被提出以解决这些问题。在上图中，我们展示了过去 50 年里主导人工智能领域的三种类型的机器学习模型，包括概率图模型、支持向量机、和深度神经网络。随着技术上的重要突破，这些模型各自有其辉煌时期，并在当今的数据科学和机器学习相关的各种研究和应用任务中得到了广...
【PyTorch实战演练】RPN(Region Proposal Networks)候选区域网络算法解析（附PyTorch代码）
使者大牙ℂypher的博客
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本文基于论文Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks对RPN候选区域网络进行解析说明，并基于PyTorch库对RPN网络进行编程。
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