faster RCNN(keras版本)代碼講解博客索引:
1.faster RCNN(keras版本)代碼講解(1)-概述
2.faster RCNN(keras版本)代碼講解(2)-數據準備
3.faster RCNN(keras版本)代碼講解(3)-訓練流程詳情
4.faster RCNN(keras版本)代碼講解(4)-共享卷積層詳情
5.faster RCNN(keras版本)代碼講解(5)-RPN層詳情
6.faster RCNN(keras版本)代碼講解(6)-ROI Pooling層詳情
一.faster RCNN發展歷史
RCNN 2013年
SPPNet 2014年
fast RCNN 2015年
faster RCNN 2015年
二.faster RCNN 總體目的
代碼源 fasterRCNN(keras版本)
輸入一張圖片，然後識別出裏面的物體是什麼東西，然後再用框框給框出來
三.faster RCNN 網絡技巧(更細節請看代碼講解部分)
1.訓練數據
任意大小圖片，圖片中的物體類別，物體框的4個座標
2.rpn
計算出原始圖像中的物體在特徵圖中的框,並判別這個這個框中是物體（不是物體是什麼東西）還是背景
3.roi pooling
將rpn迴歸出的物體框對特徵圖進行裁剪，然後對得出框進行一個均分，然後再進行一次max pooling操作，以便連接後邊的全連接層
4.分類和迴歸
對roi pooling後的結果特徵圖進行分類和迴歸，得出這物體是啥，座標是什麼
四.每次只能訓練一張圖片，所以batch=1,流程圖:
