最近學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測相關(guān)內(nèi)容，https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html這個(gè)帖子寫的相當(dāng)不錯(cuò)座享。
RCNN
1.在圖像中確定約1000-2000個(gè)候選框 (使用選擇性搜索)
2. 每個(gè)候選框內(nèi)圖像塊縮放至相同大小洁闰，并輸入到CNN內(nèi)進(jìn)行特征提取
3.對候選框中提取出的特征末早，使用分類器判別是否屬于一個(gè)特定類?
4.對于屬于某一特征的候選框卵惦，用回歸器進(jìn)一步調(diào)整其位置
Fast RCNN
1.在圖像中確定約1000-2000個(gè)候選框 (使用選擇性搜索)
2.對整張圖片輸進(jìn)CNN歉备，得到feature map
3.找到每個(gè)候選框在feature map上的映射patch逊彭，將此patch作為每個(gè)候選框的卷積特征輸入到SPP layer和之后的層
4.對候選框中提取出的特征咸灿，使用分類器判別是否屬于一個(gè)特定類?
5.對于屬于某一特征的候選框，用回歸器進(jìn)一步調(diào)整其位置
Faster RCNN
1.對整張圖片輸進(jìn)CNN侮叮，得到feature map
2.卷積特征輸入到RPN避矢，得到候選框的特征信息
3.對候選框中提取出的特征，使用分類器判別是否屬于一個(gè)特定類?
4.對于屬于某一特征的候選框，用回歸器進(jìn)一步調(diào)整其位置
