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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。
论文给出了2种CNN网络结构，即AlexNet和VGG16。VGG16的网络结构较AlexNet更为复杂，但模型效果相对更好。这里要注意的是，selectivesearch会产生1-2k个候选框，然而这1-2k个候选框与人工标注的候选框一般不会完全重合，所以我们要利用CNN为这些候选框进行打标，根据交并比IOU来选…
RCNN-FastRCNN-FasterRCNN-MaskRCNN-TensorMask论文打包2014Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation2015FastR-CNN2016FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks2017A-Fast-RCNN:HardPositiveGenerationviaAdversaryforObjectDetection2018MaskR-CNN2019TensorMask:A…
整体网络结构需要注意的是：蓝色箭头的线代表着计算图，梯度反向传播会经过。而红色部分的线不需要进行反向传播（论文了中提到了ProposalCreator生成RoIs的过程也能进行反向传播，但需要专门的算法）。3概念对比
RCNN-FastRCNN-FasterRCNN-MaskRCNN-TensorMask论文03-30RCNN-FastRCNN-FasterRCNN-MaskRCNN-TensorMask论文打包2014Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation2015FastR-CNN2016FasterR-…
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。
论文给出了2种CNN网络结构，即AlexNet和VGG16。VGG16的网络结构较AlexNet更为复杂，但模型效果相对更好。这里要注意的是，selectivesearch会产生1-2k个候选框，然而这1-2k个候选框与人工标注的候选框一般不会完全重合，所以我们要利用CNN为这些候选框进行打标，根据交并比IOU来选…
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整体网络结构需要注意的是：蓝色箭头的线代表着计算图，梯度反向传播会经过。而红色部分的线不需要进行反向传播（论文了中提到了ProposalCreator生成RoIs的过程也能进行反向传播，但需要专门的算法）。3概念对比
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