2. 区域建议网络

区域建议网络(Regional Proposal Network, RPN)，根据特征图上每一个点的向量，为这个点生成k个矩形建议框。每一个点输出的内容包括：reg层4个输出x、y、w、h，其中x、y是矩形建议框中心的目标，w、h是矩形建议框的宽度和高度，cls层输出两个数字，分别是目标、非目标的估计概率，也就是说，一个框就有6个输出。

一般在特征图上的一个点输出3种尺寸、3种比例的anchor，即一个点输出9个anchor，k=9，一般特征图的尺寸是60×40=2400，即一共产生2400×9=21600个anchor。对这20000多个anchor，以下两类分配正标签：（1）和某一个GT真实框具有最高IoU（Intersection-over-Union，交集并集之比）重叠的anchor；（2）和任意一个GT真实框的IoU超过0.7的。对于和任意一个GT真实框的IoU都小于0.3的anchor，分配负标签。其他的anchor不分配标签，也不参与训练。

2.1 区域建议网络

一个图像的损失函数是：

对Faster R-CNN的理解(2)的更多相关文章

  1. 对CNN 的理解

    CNN 的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征,并且可以学习到多个层次的特征:较浅的卷积层感知域较小,学习到一些局部区域的特征. 较深的卷积层具有较大的感知域,能够学习到更加抽象一些的特征.这些抽象 ...

  2. 对于cnn的理解

    对于神经网络就是给他一个网络各个层之见的传导函数, 之所以这里面用卷积来替代普通的放射函数, 就是因为卷积算的快,hadmard 乘机比矩阵乘法的速度快一个次方,可能都不止. 对于高清晰度的图片算矩阵 ...

  3. cnn卷积理解

    首先输入图像是28*28处理好的图. 第一层卷积:用5*5的卷积核进行卷积,输入为1通道,输出为32通道.即第一层的输入为:28*28图,第一层有32个不同的滤波器,对同一张图进行卷积,然后输出为32 ...

  4. 理解CNN中的通道 channel

    在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet ,channels 都是必填的一个参数. channel ...

  5. 卷积神经网络CNN理解

    自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2. ...

  6. 卷积神经网络CNN在自然语言处理中的应用

    卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Process ...

  7. 从编程实现角度学习Faster R-CNN（附极简实现）

    https://www.jianshu.com/p/9da1f0756813 从编程实现角度学习Faster R-CNN(附极简实现) GoDeep 关注 2018.03.11 15:51* 字数 5 ...

  8. Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN

    http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep le ...

  9. DeepLearning之路 (五) CNN

    自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2. ...

  10. View绘制过程理解

    假期撸了几篇自定义View相关的东西,后两天下雨呆在家里还是效率太低Orz   每个Activity都包含一个Window对象,这个Window对象通常由PhoneWindow来实现[1],而每个Wi ...

随机推荐

  1. mysql配置utf8_mb4

    http://blog.csdn.net/u013145194/article/details/51527389 注:以上是转载,但我实际使用的时候,修改配置文件重启数据库,然后修改表的类型即可 20 ...

  2. 第一章：python基础语法| 字符编码| 条件语句...

    1.编程语言介绍 编程就是写代码,让计算机帮你做事情.计算机底层是电路,只认识二进制0和1.机器语言&汇编语言语言进化历史:机器.汇编.高级.机器语言只接受二进制代码:汇编语言是采用英文缩写的 ...

  3. 使用 linux 的 epoll 的套接字

    1. 代码: import socket import selectors #IO多路复用的选择模块 epoll_selector = selectors.EpollSelector() 实例化一个和 ...

  4. 20165220 实验三 敏捷开发与XP实践 实验报告

    实验三 敏捷开发与XP实践-1 实验要求: 实验三 敏捷开发与XP实践 http://www.cnblogs.com/rocedu/p/4795776.html, Eclipse的内容替换成IDEA ...

  5. 常见素数筛选方法原理和Python实现

    1. 普通筛选(常用于求解单个素数问题) 自然数中,除了1和它本身以外不再有其他因数. import math def func_get_prime(n): func = lambda x: not ...

  6. 深度学习（TensorFlow）环境搭建：（三）Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN7+Anaconda4.4+Python3.6+TensorFlow1.3

    紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把N ...

  7. spring 启动异常Failed to read candidate component class

    Exception in thread "main" org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: ...

  8. BZOJ1500: [NOI2005]维修数列 [splay序列操作]【学习笔记】

    以前写过这道题了,但我把以前的内容删掉了,因为现在感觉没法看 重写! 题意: 维护一个数列,支持插入一段数,删除一段数,修改一段数,翻转一段数,查询区间和,区间最大子序列 splay序列操作裸题 需要 ...

  9. ICPC Asia Regional 2015 Japan.Routing a Marathon Race(DFS)

    vjudge \(Description\) 给定一张\(n\)个点\(m\)条边的无向图,每个点有一个权值.求一条从\(1\)到\(n\)的路径,使得代价最小,输出最小代价. 一条路径的代价定义为, ...

  10. PA2015

    题目链接 我按AC排序后做的 4291 傻逼题不多说 4292 f(n)最大也很小,暴力枚举就好了 4293 这是个线段树的题,说到这应该会了 4294 Claris:斐波那契数列模\(10^m\)的 ...