随笔分类 - RFCN
摘要：这是rfcn模型的rpn网络部分： 这是rfcn模型的rfcn网络部分： 可以看到rpn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res4f，rfcn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res5c res4f刚好是resnet的第90层，之所以这样是因为90层刚好达到这一层的feature
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摘要：fast、faster这些网络都可以被roi-pooling层分成两个子网络：1.a shared,'fully convolutional' subnetwork 2.an roi-wise subnetwork（就是does not share computation的子网络） 其实这样分是因为
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摘要：fast rcnn和rfcn中使用的都是默认的anchor box设置，都是9种，比例为0.5 、1、 2，大小为128、256、512。但我的数据集的gt框更小，需要找到适合我的数据集的anchor box尺寸。 yolo9000提出了用kmeans聚类算法来找到合适的anchor box尺寸。
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摘要：http://www.cnblogs.com/lillylin/p/6277094.html ROI pooling操作的输入（对于C+1个类）是k^2*(C+1)*W' *H'（W'和H'是ROI的宽度和高度）的score map上某ROI对应的那个立体块，且该立体块组成一个新的k^2*(C+1)
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摘要：按照这个来http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/53202977
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