【目标检测】Faster RCNN算法解读

最新推荐文章于 2025-05-31 15:46:51 发布
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#深度学习 #计算机视觉 #目标检测

本文详细解析Faster RCNN算法，包括其结构、CNN层、RPN网络、bounding box regression原理及ROI pooling过程。通过Faster RCNN，实现了从特征提取到目标检测的一体化流程，提高了检测效率和准确性。

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论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.01497

代码地址：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn

 Faster RCNN的结构如下：

 

在这里插入图片描述

 

在这里插入图片描述

  • 一张图像作为输入，通过CNN提取特征，得到feature map；
  • 将feature map输入到RPN层，RPN层原理如下，用一个3x3的滑动窗，遍历整个feature map，在遍历的过程中每个窗口的中心按照1:1,1:2,2:1的比例生成9个anchor box，然后利用FC层对anchors做二分类和粗略的边框回归，最后输出比较精确的300个R
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