一张图理解Faster—RCNN测试流程
来源:互联网 发布:des算法原理 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 21:48
请教同学Faster—RCNN测试流程,他让我看一个Faster—RCNN模型文件(自己找哈):
看了后,自己画了一张图:
注:conv:卷积 relu:(rectified linear units)激活函数 fc:全连接 RPN:region proposal network
cls_prob:分类概率 bbox_pred:bounding box predit
...:代表 relu norm pool (为了美观不画)
如果你看过Faster—RCNN论文,一定会想起这张图:
Figure 2: Faster R-CNN is a single, unified network
for object detection. The RPN module serves as the
‘attention’ of this unified network.
不要问我为什么放倒了,和上面的图对应,有木有????(为了美观我把右下的箭头指向了右上!)
图上的单词我还用红笔标注了。
论文提到ZF共享的五个卷积层不就是左边conv1-conv5吗?
再看文章里这段:To generate region proposals, we slide a small network over the convolutional feature map output by the last shared convolutional layer. This small network takes as input an n * n spatial window of the input convolutional feature map. Each sliding window is mapped to a lower-dimensional feature (256-d for ZF and 512-d for VGG, with ReLU [33]following). This feature is fed into two sibling fully connected layers—a box-regression layer (reg) and a box-classification layer (cls).
last shared convolutional layer 不就是conv5吗?regcls 不就对应 fc7后面的两个分支吗?
顿时思路清晰了,感觉自己棒棒哒。。。。。。
- 一张图理解Faster—RCNN测试流程
- py-faster-rcnn测试流程解读
- faster rcnn源码理解
- faster rcnn 论文理解
- Faster RCNN理解
- faster rcnn的测试
- tf-faster-rcnn代码理解
- Faster RCNN的理解点
- Faster RCNN 推荐区域理解
- faster RCNN 的细节理解
- Faster RCNN-阅读理解-笔记
- RCNN +SPP+fast-RCNN+faster—RCNN浅显的初步理解
- Caffe-faster-rcnn demo测试
- faster-rcnn安装及测试
- faster rcnn 训练与测试
- py-faster-rcnn流程(1)——准备阶段
- matlab版faster-rcnn配置流程
- Faster RCNN代码理解(Python)
- 数据结构基础:单链表的应用(1)
- 获取cookie
- 判断奇偶性
- 机器学习、深度学习的理论与实战入门建议整理(一)
- SSL
- 一张图理解Faster—RCNN测试流程
- jsonp方式
- B2B电商较传统商务的5大优势
- kafka学习
- 手机启动到Kernel阶段LCD黑屏
- 如何在 Visual Studio 中链接上Azure SQL 数据库
- String 类,输入输出
- Android 进程保活招式大全
- Layer-List常用样式收集