faster-rcnn网络

1.卷积层(conv layers)，用于提取图片的特征，输入为整张图片，输出为提取出的特征，简称为feature maps。具体来说，作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享，用于后续RPN网络和全连接层。(注意：卷积层出来的feature map共享)
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原文链接：https://blog.csdn.net/zhangyuexiang123/article/details/108255901
感受野没有给出的anchor的尺度大，也是可以预测的。
anchor是在原图上的
4.3 为何有ROI Pooling还要把输入图片resize到固定大小的MxN
由于引入ROI Pooling，从原理上说Faster R-CNN确实能够检测任意大小的图片。但是由于在训练的时候需要使用大batch训练网络，而不同大小输入拼batch在实现的时候代码较为复杂，而且当时以Caffe为代表的第一代深度学习框架也不如Tensorflow和PyTorch灵活，所以作者选择了把输入图片resize到固定大小的800x600。这应该算是历史遗留问题
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https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgi ...

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