Fast-RCNN总结

网络流程

  1. 输入一张图片
  2. 开始卷积+降采样
  3. 根据region-proposal,截取ROI(region of interest),其实就是子图的特征图(feature-map)
  4. 然后进行ROI-pooling(嫌麻烦的话,第三步和第四步可以合成一步)。
    问题:什么是ROI-pooling
    答案:https://blog.****.net/yychentracy/article/details/100172729
    另外可能还要了解一下SPP-net!
  5. 接两个全连接(FC)
    作用:
  6. 接两个全连接(FC)+ 两个损失函数(分类是softmax,回归是smoothL1)
    说明1:此时所有的ROI(其实就是子图对应的特征图,我习惯这么称呼了)的尺寸是一样的,假如懂ROI-pooling的话,应该明白。
    说明2:这两个全连接是并联的,一个用于分类,就是使用softmax给出一个概率分布,然后得出属于A,或者属于B等;另一个用于回归,给该类别的位置(矩形框)。
    Fast-RCNN总结

网络要点