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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7
作者:CNAI / 2019-08-31 / 浏览次数:348

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7

DL,深度学习
你有网络啊,是要去产生,就说一个点对应k啊,
就是说一个点对应一个boss,然后呢,第2次什么第2层,
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the,second morning,是一个啊,就是说。我们第2部就说,
唉,咱们得到了这些框了之后吗?咱们再要来个卷积网络爱,
在有个客户去做一个classification一个分类的工作,哦,
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不写了太麻烦了,然后呢,但是呢,这些东西。我们虽然他说起来是两部,
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但是呢,咱们完全是可以给她和在一起的,就是说我们可以做成一个暗的图案的春游。
啊,这个network,我们直接来读一下我画的这些东西吧,
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就说我觉着不错那多少啊,我们是输入是一张图向他示意,
就说我们这些图像a输入。多大都行的,人为什么我们最终的,
因为我们最终要分类是吧?我们最终要分类的,不是说我们要分那张图像,
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我们要分类的,是那什么之类的是那个产生出来这几个矿啊,
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所以说,唉,咱们收入大。大小无所谓是吧,我们收入大点,
我给大家写一下我们收入大点,是不是咱们最终特种土就大一点啊?
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这张图大一点,咱们产生美个图,要产生那个白痴吗?
所以说咱们产生的愧疚多吧,产生的狂爱也相对大小有关。发生些变化,
那么特征图小爱,咱们最后特征图也会小一些,然后咱们产生出来这个,
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它的个数就会小一些吧,啊,这些无所谓无所谓的,咱们并不限制出入大小是多大的。
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