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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5
作者:CNAI / 2019-08-31 / 浏览次数:63

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5

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我们的卷积。他这个大小啊,就是说我们这个璇玑图啊,
比如说他是个50×50的,他这个大小一定是要固定的。
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大小的就是说咱们要点这个权力阶层啊,咱们要保证一点,
他前面的卷积层是不大小事不发生变化的,为什么发生变化?
咱们这点什么咱们这儿。下一个是40×40大小的,那么咱们这个权重大小啊,
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是不是就变了呀?那么咱们权重大小变了,咱们怎么咱们反向传播了还怎么更新参数啊?
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没法没法弄了吧,所以说要跟咱们这个全连接层相连啊。
咱们全天街头前面这个卷积层啊,大小一定要是固定好的,
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那咱们想现在有什么问题啊?咱们刚才说了一张图像上,
我们在最终的特征图上,产生出了9个轴啊,就是说k等于。
9个大小不同的矿,啊,有这样的,也有更大的啊,还有长一些的,
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还有这个宽一些的,这个大小数不一样啊,咱们产生了这个框之后啊,
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咱们还要做卷积吧,那么这些东西。选举完了,他那个框大小还能一样吗?
比如说这是个我们大小不同的,我们输入到了一个相同的卷积,
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就是说他的future袋子啊,都是一样的,那个特别好看啊。
大小不一样,咱们怎么通过这个权力阶层跟他连在一起啊?
没有权力阶层咱们怎么收集这个特征,对它进行一个分类,
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或者说对它进行一个回归呢?这一点啊,就是说啊,
这篇论文一个很牛逼的地方啊,它也。除了这个秃顶秃顶是什么意思啊?
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