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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。
论文中没有指定所使用的卷积层，但在官方实现中是采用的卷积层conv5/conv5_1的输出.每个卷积层利用前面网络信息来生成抽象描述.第一层一般学习边缘edges信息，第二层学习边缘edges中的图案patterns，以学习更复杂的形状等信息.
（3）取分数最大的K（Top-K）个框（论文中K设置为300）。讲到这里相信大家也对RPN有了一个深刻的认识了。可以认为FasterRCNN的综合性能是要优于之前的RCNN和FastRCNN，大家对于FastRCNN和RCNN可以重点去了解原理，对于FasterRCNN可以重点
活动作品目标检测算法：FastRCNN|视频讲解1595播放·总弹幕数22021-08-1323:07:3542321264稿件...B站：不是臭咸鱼关注公众号，即可下载论文阅读笔记、李宏毅机器学习课程笔记、ResNet网络结构图等各种资源！创作不易，点个赞再走吧...
是这样的，如果都用一句话来描述RCNN解决的是，“为什么不用CNN做classification呢？”（但是这个方法相当于过一遍network出boundingbox，再过另一个出label，原文写的很不“elegant”Fast-RCNN解决的是，“为什么不一起输出boundingbox和label呢？
目标检测系列视频讲解mp4,从RCNN>FastRCNN>FasterRCNN>FPN>MaskRCNN,华文讲解,很详细!01懒人学RCNN.mp402懒人学FastRCNN.mp403懒人讲FasterRCNN之简介.mp404懒人学FasterRCNN之融合.mp405懒人讲FasterRCNN之RPN.mp406懒人讲FPN之引言.mp407懒人讲FPN之深入浅出FPN.mp408懒人讲FPN之FasterRCNN实践.mp409懒人学MaskRCNN之介绍.mp4
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。
论文中没有指定所使用的卷积层，但在官方实现中是采用的卷积层conv5/conv5_1的输出.每个卷积层利用前面网络信息来生成抽象描述.第一层一般学习边缘edges信息，第二层学习边缘edges中的图案patterns，以学习更复杂的形状等信息.
（3）取分数最大的K（Top-K）个框（论文中K设置为300）。讲到这里相信大家也对RPN有了一个深刻的认识了。可以认为FasterRCNN的综合性能是要优于之前的RCNN和FastRCNN，大家对于FastRCNN和RCNN可以重点去了解原理，对于FasterRCNN可以重点
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