faster rcnn测试阶段怎么生成候选框

在 Faster R-CNN 的测试阶段，需要先对输入图像进行多尺度的特征提取，然后使用 Region Proposal Network (RPN) 生成候选框。这个过程包括以下步骤：

1. 生成多尺度的图像特征。一般使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征。Faster R-CNN采用了一种特殊的CNN架构，即在一个共享的卷积网络中同时生成分类特征和回归特征，并且使用RoI Pooling层来对不同尺度的候选框进行特征提取。

2. 将特征图送入RPN网络，生成候选框。RPN网络基于图像特征，通过滑动窗口的方式在不同位置和尺度上生成候选框，同时计算每个候选框是否是物体的前景或背景。对于每个位置，RPN网络会预测出k个anchors的前景概率和回归偏移量，这些anchors是预先定义好的一些固定大小的框，用于覆盖不同大小和比例的物体。

3. 根据候选框的前景概率和回归偏移量，对候选框进行精炼。根据RPN网络输出的前景概率，可以将所有候选框按照前景概率进行排序，选取前N个框作为最终的候选框。同时，根据RPN网络输出的回归偏移量，对候选框进行位置的微调，以更好地适应实际物体的形状和大小。

总的来说，Faster R-CNN生成候选框的过程是通过RPN网络来完成的，该网络在图像特征上预测出一些固定大小和比例的anchors，并对这些anchors进行前景概率和回归偏移量的预测，最终得到一些有前景概率的候选框。

相关问题

faster rcnn测试阶段怎么回归边界框

在 Faster R-CNN 中，通过RPN网络生成了一系列候选框，然后在这些候选框上进行ROI Pooling，提取出固定大小的特征图，再通过全连接层输出物体类别和边界框的偏移量。

在测试阶段，偏移量需要回归到原图的坐标系中。具体地，假设生成的候选框的坐标为(x,y,w,h)，其中(x,y)表示候选框的左上角坐标，w和h分别表示候选框的宽和高，偏移量为(tx,ty,tw,th)，其中tx和ty表示中心点的偏移量，tw和th表示宽和高的缩放比例，则回归后的边界框坐标为：

center_x = x + w * tx
center_y = y + h * ty
width = w * exp(tw)
height = h * exp(th)
xmin = center_x - width / 2
ymin = center_y - height / 2
xmax = center_x + width / 2
ymax = center_y + height / 2

其中exp表示指数函数，可以将回归后的缩放比例转换为边界框的实际宽和高。最终得到的边界框坐标就是在原图坐标系中的坐标。

faster rcnn测试阶段怎么非极大值抑制

在Faster R-CNN测试阶段，非极大值抑制（NMS）是用来去除重叠的检测框，以得到最终的检测结果。NMS的步骤通常如下：

1. 对于每个类别，根据置信度对所有检测框进行排序。

2. 取置信度最高的检测框，并将其与其他检测框进行重叠度计算。

3. 对于与当前框重叠度高于一定阈值（一般为0.5）的其它检测框，将其从候选框列表中删除。

4. 重复步骤2和3，直到候选框列表为空或者达到预设的最大检测框数目。

5. 对于每个类别，最终输出的检测框即为所有未被删除的候选框。

在Faster R-CNN中，NMS通常在RPN生成的候选框和Fast R-CNN网络输出的检测框之间进行，以得到最终的检测结果。