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51CTO-深度学习顶级论文算法|Faster-rcnn之rpn层详解|唐宇迪|中国AI数据|文章6
作者:CNAI / 2019-08-31 / 浏览次数:60

51CTO-深度学习顶级论文算法|Faster-rcnn之rpn层详解|唐宇迪|中国AI数据|文章6

抢占人工智能战略制高点
就是说我们对于这些大小不同的矿啊,咱们要做一个铺料啊,
这个物流是一个自适应的,比如说,虽然咱们这个框的大小不同的。
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但是呢,咱们在底下要再设计一层结构,能够使得咱们不同的矿啊,
固定有大小涂料这里啊,一般就只卖布料,咱们是通过设定,
比如说咱们再给大家说说吧。做这个铺垫啊,咱们需要设置这个stress吧,
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不长吧,是吧?然后啊,嗯,补偿以及科长,就是说咱们这一次阿去多大的框啊?
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比如说站着,然后呢,咱们需要变换一下这个啊。这个布料使得呢,
咱们现在这个rip定啊,能够对于大小不同的这些都给它固定到一个固定值的大小啊,
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这里啊,它是固定到一个汽车大小了,然后呢,
就是说咱们卷积特征图啊,一旦它是固定的。好唉,
咱们就可以连这个权力阶层了吧,练好了去年这时候咱们就能做这个分类的任务了吧,
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他又引入了一个m顶,一个很经典的做法,可以说啊,就是说现在,
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嗯,从这个吧。他也不是他第1个提出来的,他也是依靠了别人啊,
一会给大家说一些,讲这几个啊,物体检测这个历史的时候,
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大家可以再再说这个事吧。他说这个发自21了,
那我们看一下它这个系统的结构啊,就是说这个我们叫做发射sa啊,
它是由两个结构的。两个结构包括什么?
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一个就是说咱们这个深度卷积神经网络是用来产生这个proposal的幻想就说咱们这里要分两步,一步就是说咱们前面这个圈。
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