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deep-learning - 快速RCNN-ROI预测

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-03 16:26:58

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在快速RCNN方法中，原始图像中的区域提议被投影到最终卷积特征图的输出上。对于VGG网络，输入图像的大小为224 x 244，卷积特征图的最终输出为14 x 14 x 512。

这是否意味着将输入图像上的建议投影到特征图上以进行ROI合并？投影是对边界框的简单缩放吗？

最佳答案

本文对RoI池以及如何从原始标签中获得等效的RoI BB进行了很好的描述。
https://medium.com/datadriveninvestor/review-on-fast-rcnn-202c9eadd23b
RoI池的基本目的是从CNN输出特征图的任意大小部分输出固定大小的特征图。
为此，您必须进行RoI投影才能将RoI BB(x，y，h，w)从原始图像转换为功能图中所需的RoI BB。这是通过根据子采样率对其进行缩放来完成的。
前任。)

如果图像为18x18，特征图为3x3，则子采样率为3/18。

要获得预计的RoI BB，请将该值乘以原始BB值，例如x'=(3/18)x

然后，您只需在要素 map 的该部分上进行池化，并使用H×W个池化窗口，大小为〜h'/H×w'/W，其中H和W是目标输出的高度和宽度。池化层。
这篇文章提供了更好的描述，我鼓励您检查一下它和原始论文!

关于deep-learning - 快速RCNN-ROI预测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40925052/

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