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江南烟雨尘
2018年8月6日
Faster RCNN中RPN理解
摘要: 如果把RPN看作一个黑盒子的话,我们最关心的问题是,输入和输出。RPN输入的是一张图片(更准确来说是feature map),输出输出一系列的矩形object proposals。 训练步骤:1.将图片输入到VGG或ZF的可共享的卷积层中,得到最后可共享的卷积层的feature map。 2.用一个
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posted @ 2018-08-06 22:08 江南烟雨尘
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