fasterrcnn结构图

Fast R-CNN是一种基于区域提议的目标检测算法，它结合了快速区域选择（RPN）网络和深度卷积神经网络（CNN）来进行物体检测。下面是Fast R-CNN的基本结构图概述：

1. **输入图像**：首先，一张图片经过预处理，如缩放、归一化等步骤。

2. **共享特征提取层**：通过VGG、ResNet或其他深度学习模型，对整个图像提取一系列的特征金字塔（Feature Pyramid），这些特征会用于后续的分析。

3. **Region Proposal Network (RPN)**：这是一个小的卷积神经网络模块，它会对每个特征层生成候选物体区域（即RoIs - Region of Interest）。RPN同时预测每个RoI的边界框和是否包含物体的概率。

4. **RoI Pooling（Region of Interest Pooling）**：对于每个从RPN得到的RoI，将其固定大小地采样到下一层特征上，形成固定尺寸的特征图，通常选择7x7或14x14的窗口。

5. **分类和回归**：将每个RoI的特征输入全连接层进行二分类（是否包含目标）和回归（预测边界框的位置和尺寸调整）。

6. **非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）**：为了去除高度重叠的预测结果，应用NMS算法保留置信度最高的候选框作为最终检测结果。