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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2
作者:CNAI / 2019-08-31 / 浏览次数:48

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2

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唉,我们感受一些东西就是说,唉,我这里对应的一个点,
那么相当于原始图像的一个多大的区域呢?比如说在。
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相当于原始图像上的一个16×16的一个大小,然后作者就想到了这么一点,
就说既然我们的特征图能和原始图像上的一块大小,一个区域联系起来,
那么我们能不能用特殊的一个。想要代表着不同的一个大小方向呢,比如说这里啊,
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我又叫特征点,每一个点上呢,我都去构造出来爱着,比如说唉,咱们有一个长宽比是1:1的。
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然后呢,或者还有一些2:1的啊,我长一些,然后呢,还有一些1:2的,
我短一些,我能不能构造出这样不同的矿呢?就说我们在特征图上,
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在一个点上,唉,咱们要。对应出来的三种情况,然后呢,不光是有这三种情况,
我们还要有不同的大小是吧?这个先是我们长宽的一个比啊,比如说我们的基础大小,
对原始图像来说,唉,咱们有一段我们队有一个128×128。还有256啊,
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乘以256等等,咱们对于这些不同大小啊,都去做啊,
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这三种变换第3个变化就是说,唉,我长宽比是1:1的,
长宽比是2:1的,长宽比是1:2的,那么这样。那咱们就可以找到出来不同的矿,
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那么这点我们可以看一下这,我给你看一下这个图啊,
就是说我们在这个剪辑后的特征图上,咱们对于这一个点啊,
看好了是对于这一个点。咱们要产生pig,就是我们这展车开个毛啊,
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对你不能说什么就产生啊,这里啊,这篇论文中a是等于9呢,我们让这几个点,相对于咱们就走。
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