专栏首页唐国梁Tommy经典论文解读:FasterR-CNN，RPN网络的诞生经典论文解读:FasterR-CNN，RPN网络的诞生2021-05-282021-05-2817:15:18阅读2730哈喽，大家好，今天我将和各位同学一起研读CV领域的一篇论文...
2.网络结构原论文中给了SiameseRPN的两个网络结构图，我们先看第一个，图上红色字体是我标注的一些符号，便于后面说明。由此可见，SiameseRPN网络主要有Siamese和RPN网络构成。
RPN权值的初始使用高斯分布初始化。RPN与FASTRCNN的共享由上图可以看出，RPN与FASTRCNN共享convlayer层以及featuremap。论文中训练这个网络提供了几种方法：（1）交替训练。首先训练RPN，得到proposal之后去训练FASTRCNN。得到的
【提特征】RPN网络前面是一个提特征的网络，比如VGG,Res等，传给RPN网络的是一个特征图，其实也就是一个tensor比如用ZF网络（论文里面用的）输出特征图：13*13*256【RPN】拿到模型的特征，RPN网络首先加了一个3*3*256*256的卷积层（其实不是很清楚为什么加，可能是为了扩大感受野）这样就会得到11*11*256...
3.rpn的网络结构作者论文和大量博文里都有，无非就是利用特征图和anchorbox得到一堆候选区。.4.fasterrcnn的输入当然是原图，经过卷积网络后得到特征图，这份特征图被rpn和后续的分类回归网络共享计算结果。.5.fastrcnn的思路是先做区域提名得到roi，再将这些...
后话RPN之后，proposal成为RoI(感兴趣区域)，被输入RoIPooling或RoIAlign中进行size上的归一化。当然，这些都是RPN网络之后的操作了，严格来说并不属于RPN的范围了。图中绿框内为RPN，红圈内为RoI以及其对应的Pooling操作：
网络不会认为它拿到的这一小块featuremap具有七十二变的能力，能同时从9种不同的anchor区域得到。拥有anchor的rpn做的事情是它已知图像中的某一部分的feature（也就是滑动窗口的输入），判断anchor是物体的概率。
在RPN中，区别于原论文直接在最后的featuremap上设置不同尺度和比例的anchor，本文的尺度信息对应于相应的featuremap（分别设置面积为32^2,64^2,128^2,256^2,512^2），比例用类似于原来的方式设置{1:2,1:1,,2:1}三种。
该部分内容主要是作者对全篇论文中的创新点做了一个概括,作者提出了RPN(RegionProposalNetwork),RPN是一个全卷积网络,能够同时预测目标的boundingbox和score...
2.网络结构原论文中给了SiameseRPN的两个网络结构图,我们先看第一个,图上红色字体是我标注的一些符号,便于后面说明。由此可见,SiameseRPN网络主要有Siamese和RPN网络构成。(1)...
背景:(更新信息,该论文已经被CVPR接受,目前paperlist还没有完全放出,extreme-assistant/cvpr2019这篇整理的相对较完整。)《RegionProposalbyGuidedAnchoring》是2019年1月挂在...
本文提出了一种结合图像连通域自动设置RPN锚框算[引文信息]马静怡,崔昊杨.基于改进RPN网络的电力设备图像识别方法研究[J].供用电,2020,37(1):57-61,72.MAJin...
**论文地址:openaccess.thecvf/content_cvpr_2018/papers/Li_High_Performance_Visual_CVPR_2018_paper.pdf论文讲解:siamRPN的网络结构由两部分组成,siam+RPNSiam部分:主要功能是提...
深度学习【目标追踪】专栏写过一篇对SiameseFC网络的解析。接着Siamese网络在单目标追踪任务(SOT)上的应用,我们展开对SiameseRPN的论文解读和代码解析。提...
我的IT知识库-论文阅读+siam+rpn搜索结果
职称李斌研究员申请学位类别工程硕士于基于RPN网络的行人检测方法研究学校代码10701类分类号号TP39学号1602121356密级级公开西安电子科...
关于RCNN系列的文章博客，网上资源太多了，随便看几个结合原论文应该都差不多能够理解。另外，这里有一篇...