Faster R-CNN快速指南

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本文回顾了由微软研究人员开发的 Faster R-CNN 模型。Faster R-CNN 是一种用于物体检测的深度卷积网络，在用户看来，它是一个单一的、端到端的统一网络。该网络可以准确快速地预测不同物体的位置。为了真正理解 Faster R-CNN，我们还必须快速概述一下它所进化的网络，即 R-CNN 和 Fast R-CNN。 本文首先快速回顾了基于区域的 CNN (R-CNN)，这是首次尝试构建使用预训练 CNN 提取特征的物体检测模型。接下来，快速回顾了 Fast R-CNN，它比 R-CNN 更快，但不幸的是它忽略了区域提案的生成方式。Faster R-CNN 后来解决了这个问题，它构建了一个区域提案网络，可以生成区域提案，并将其输入到检测模型 (Fast R-CNN) 以检查物体。 1、对象检测流程概述 传统的对象检测技术遵循下图给出的 3 个主要步骤。第一步涉及生成多个区域提案。这些区域提案是可能包含对象的候选区 ………………………………