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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3
作者:CNAI / 2019-08-31 / 浏览次数:42

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3

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这个box的变化,就是说我们在这个图上每一个点上还有这个9格的变换,
那么咱们就说,唉,现在比如说是个50×50大小的一个最终的图,
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那么咱们就可以产生了50×50再×9。一共产生这么多个box,
为什么说唉咱们用这种方法产生box呢?咱们还在转机之前就做好这个box就不行吗?
唉,比如说选举之前我就做好了,很多很多人要这样的。然后呢,
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我们把它进行分类不可以吗?这就是为什么法斯特阿斯牛逼的地方?
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我们一看就说,我们之前的卷积网络是对于一个原始图像来说的,
我们的书是什么?我们的收入是一张。不像啊,大家一定要看好,
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我们的收入是一张图像,我们是在它的特征图上,
就是说在他经过卷积之后现在得到的这个50×50的特征图上,
这个特征图上的每一个点去展示9个这样的。而不是说我们产生好框再去走这个卷积网络啊,
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为什么这么做呢?就是说我们产生了矿再去走卷积网络是不是要我们要做的东西非常多呀?
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但是呢,我们现在一张图像我们就能在卷积图上产生的。别哭,
那么前面的这些东西啊,是不是对于这些矿来说都是共享的呀?
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可以看一下,现在对50×50×9这些困扰,
是咱们通过卷积之后得到的吗?那么他们前面。
构想的是一个卷积神经网络吗?而不是说我们把这些困扰我,
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如果说咱们之前产生好框,那么就是之前每一个框对应一个卷积神经网络,那这样他们不是共享的吧?
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