作者wheado (principal component QQ)
看板DataScience
标题[问题] 有关Region Proposal Networks运作问题
时间Tue Jun 12 15:38:08 2018
问题类别：
有关 Region Proposal Networks
属於CNN的一种
问题内容：
小弟初学深度学习，目前正在看 Faster R-CNN，
对於其中的 Region Proposal Networks 如何运作感到好奇
但是找了许多的网路资料仍然是不懂
假设我有一张 Image
经过了卷积层之後产生了 Feature map
这个 Feature map 要怎麽做才能产生像论文说的
output is a set of rectangular object proposals
首先我对这句话的理解是
输出应该是一组集合 (当然还有一个分数，这个分数与包含物体的面积有关)
这组集合里面每个元素都是一个4维度的向量
代表着原图中的座标点
假设我的 Feature map 与原图尺寸一样，但有 N 个
假设我有 K 个 Anchors
接下来是怎麽运作的...
恳请指教
问题是IoU之前那个矩形座标是怎麽跑出来的...想不透
是用 Selective Search 吗?
可是论文里面说了取代 Selective Search 这类的方法
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 203.71.94.20
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/DataScience/M.1528789091.A.759.html
※ 编辑: wheado (203.71.94.20), 06/12/2018 15:47:58
1F：推 ThxThx: 座标和anchor的差被看成是regression的问题来预测 06/12 18:25
2F：→ ThxThx: feature map上每个点都会预测一次 06/12 18:25
3F：→ ThxThx: 另外，也许先到YouTube查一下你就懂了！？ 06/12 18:25