faster rcnn理论讲解

2024-05-07 06:33:26

1.大致过程

(1)将图像输入主干特征提取网络得到相应的特征图
(2)利用RPN得到候选框
(3)将候选框映射到feature maps上得到相应的特征矩阵
(4)通过RoI pooling使每个RoI生成固定尺寸的特征图
(5)将特征图通过一系列的全连接层得到预测结果

2.RPN获得建议框的过程

先说一下anchor的概念：anchor是在图像上预设好的大小不同，不同长宽比的参照框。
RPN的大题思路是利用一个滑动窗口在特征图上滑动，滑动窗口的中心点会对应原图中的一个感受野，每个感受野又可以对应几种不同形状，不同大小的先验框。针对于每一个中心点而言，假如输入的特征矩阵大小为3x3x256，卷积核大小为3x3x256x256，两者进行卷积就可以生成一个256维的向量，这个向量并联两个全连接层会生成两个输出结果。一个输出结果为这些先验框框住的是前景还是背景，另一个输出结果为这些先验框的调整参数。

3.先验框如何变成建议框

对于所有的先验框，我们先选出分数比较高的前x个(这个分数指的是先验框框住的部分是前景还是背景的概率)先验框作为候选建议框，拿出分数最高的先验框，然后在候选建议框中，剔除所有iou与分数最高的先验框大于某一阈值的先验框(iou大于某一阈值我们认为这两个先验框是一个)。重复这一过程。

4.Roi polling

Roi pooling 实际上就是maxpooling。因为建议框的大小不是固定的，那么得到的特征矩阵的大小也不是固定的。但是我们可以将特征矩阵固定的划分成x*y大小(长和宽分别有x和y个格子)，按每个格子进行maxpooling ，就可以保证经过Roi pooling得到的特征矩阵大小固定，继而可以完成后续操作。

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