faster rcnn原理讲解

Faster R-CNN是一种目标检测算法，其基本思想是利用RPN(Region Proposal Network)提取出图像中可能包含目标的框框，然后对这些框框进行CNN特征提取并输出目标类别。具体来说，Faster R-CNN包含两个部分：Region Proposal Network（RPN）和Fast R-CNN Detector。首先，RPN在输入图像上生成多个位置和尺度的候选区域，同时对每个区域进行二分类，即是目标还是背景，以及回归，即预测该区域与实际目标框之间的偏差。然后，利用这些生成的候选区域与卷积特征图进行ROI Pooling来提取使性能达到最佳的特征表示。接着，Fast R-CNN detector利用这些特征来进行目标类别的分类和目标框的回归，从而完成目标检测任务。Faster R-CNN算法相比于之前的算法精度更高，同时速度也更快。