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在该论文中，我们展示了一种算法更改-使用深度卷积神经网络来计算proposals，与检测网络的计算做对比，该proposal计算就接近与0了。最后，介绍了创新的区域推荐网络（RPNs），与最先进的检测网络[1]SPPnet、[2]FastRCNN共享卷积层。
图1FasterRCNN基本结构（来自原论文）依作者看来，如图1，FasterRCNN其实可以分为4个主要内容：Convlayers。作为一种CNN网络目标检测方法，FasterRCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的featuremaps。
fasterrcnn网络是接触到的第一类目标检测网络，之前的RCNN-fastrcnn到现在的fasterrcnn。网络上关于论文和网络本身的代码实现有非常多的介绍。我接触目标检测时间不长，后面将会在较长的时间里一直做目标检测推理优化的事情，所以学习一下几个典型的网络。
在该论文中，我们展示了一种算法更改-使用深度卷积神经网络来计算proposals，与检测网络的计算做对比，该proposal计算就接近与0了。最后，介绍了创新的区域推荐网络（RPNs），与最先进的检测网络[1]SPPnet、[2]FastRCNN共享卷积层。
图1FasterRCNN基本结构（来自原论文）依作者看来，如图1，FasterRCNN其实可以分为4个主要内容：Convlayers。作为一种CNN网络目标检测方法，FasterRCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的featuremaps。
fasterrcnn网络是接触到的第一类目标检测网络，之前的RCNN-fastrcnn到现在的fasterrcnn。网络上关于论文和网络本身的代码实现有非常多的介绍。我接触目标检测时间不长，后面将会在较长的时间里一直做目标检测推理优化的事情，所以学习一下几个典型的网络。
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