#rpn

faster-rcnn anchor_target_layer、rpn_proposal_layer、proposal_target_layer

fasterrcnn中这三层是单独生成的层,也是复现最复杂的层anchor_target_layer作用:从众多的anchor中选取出正负样本供rpn网络学习(实际上就是把anchor和gt进行配对,配对后将这一对送给loss进行训练).         注意的点:从众多的anchor中随机选取128个正样本(iou&...

rpn网络结构再分析

 这是rpn网络train阶段的网络结构图rpn_conv1之前的网络是特征提取层,也是和fastrcnn共享的层。rpn_conv1是一层1*1的卷积,这一层是单独为rpn网络多提取一层特征,这一层之后就接两个输出channel层不同的1*1的卷积(即分别进行score的预测和坐标补偿值的预测),这样保证f...
代码星球 代码星球·2020-10-13