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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。
分类专栏：物体检测语义分割-目标检测论文解读文章标签：深度学习物体检测RCNNFasterRCNN论文详解版权声明：本文为博主原创文章，遵循C.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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。
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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。
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