【目标检测】Faster RCNN算法解读

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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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
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