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[問題] 有關Region Proposal Networks運作問題

看板DataScience作者 (principal component QQ)時間6年前 (2018/06/12 15:38), 6年前編輯推噓1(1推 0噓 2→)
留言3則, 1人參與, 6年前最新討論串1/1
問題類別： 有關 Region Proposal Networks 屬於CNN的一種 問題內容： 小弟初學深度學習，目前正在看 Faster R-CNN， 對於其中的 Region Proposal Networks 如何運作感到好奇 但是找了許多的網路資料仍然是不懂 假設我有一張 Image 經過了卷積層之後產生了 Feature map 這個 Feature map 要怎麼做才能產生像論文說的 output is a set of rectangular object proposals 首先我對這句話的理解是 輸出應該是一組集合 (當然還有一個分數，這個分數與包含物體的面積有關) 這組集合裡面每個元素都是一個4維度的向量 代表著原圖中的座標點 假設我的 Feature map 與原圖尺寸一樣，但有 N 個 假設我有 K 個 Anchors 接下來是怎麼運作的... 懇請指教 問題是IoU之前那個矩形座標是怎麼跑出來的...想不透 是用 Selective Search 嗎? 可是論文裡面說了取代 Selective Search 這類的方法 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 203.71.94.20 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1528789091.A.759.html ※ 編輯: wheado (203.71.94.20), 06/12/2018 15:47:58
推
06/12 18:25, 6年前 , 1F
座標和anchor的差被看成是regression的問題來預測
06/12 18:25, 1F
→
06/12 18:25, 6年前 , 2F
feature map上每個點都會預測一次
06/12 18:25, 2F
→
06/12 18:25, 6年前 , 3F
另外，也許先到YouTube查一下你就懂了！？
06/12 18:25, 3F
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