Faster R-CNN深度学习目标检测框架
Faster R-CNN 可以简单地看做是 R-CNN 和 Fast R-CNN 的升级版,或者可以看成是“区域生成网络+Fast R-CNN”的系统,用区域生成网络代替 Fast R-CNN 中的 Selective Search 方法。
R-CNN 系列方法对比:
Faster R-CNN(其中 R 对应于“Region(区域)” )是基于深度学习 R-CNN 系列目标检测最好的方法。使用 VOC2007+2012 训练集训练,VOC2007 测试集测试mAP达到73.2%,目标检测的速度可以达到每秒5帧。
技术上将 RPN 网络和 Fast R-CNN 网络结合到了一起,将 RPN 获取到的 proposal 直接连到 ROI pooling 层,是一个 CNN 网络实现端到端目标检测的框架。
Faster R-CNN 卷积阶段:
介绍内容来源:XZZPPP
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