Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN

Abstract

SPPnet和Fast R-CNN虽然减少了算法运行时间，但region proposal仍然是限制算法速度的瓶颈。而Faster R-CNN提出了Region Proposal Network (RPN)，该网络基于卷积特征预测每个位置是否为物体以及目标边框，相比selective search是非常高效！每张图片仅仅提取300 proposals并实现了探测率和算法速度的提升。

 Region Proposal Networks

                                                 

如图所示，RPN网络也是以共享的卷积特征为基础，利用滑窗的方式(3×3卷积)随后紧跟着单位卷积得到两个分支输出；这里还要说一下anchor的概念，每一个anchor都以滑动窗口为中心，anchor是借鉴了金字塔的思想，默认使用三种尺度和三种比例一共可以得到9种不同的 。代码示例：