网络结构

网络的前两层的权重使用在 ImageNet 训练的 AlexNet 的参数。剩下的 2 层 FC 层使用均值为 0 方差为 0.01 的正态分布初始化。

最后输出就是两个分类，是或者不是物体。

训练过程

有两次训练

第一次训练

使用sliding window 生成 region proposals，负样本为 IOU <= 0.5 的那些候选框。正样本是对 ground truth 的边界框进行扰乱。具体的扰乱方法如下面的公式：

第二次训练

样本换成用EdgeBox产生的proposal区域，依然是和bbgt计算IoU来区分为正/负样本，只不过和第一个stage相比，IoU的阈值从0.5换成了0.3/0.7。使用 IOU > 0.7 的作为正样本，IOU < 0.3 的作为负样本再次训练。

参考：http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/8232740.html
https://blog.csdn.net/m0_45962052/article/details/104916567
代码地址：https://github.com/weichengkuo/DeepBox

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训练过程

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