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上传时间: 2021-02-26
详细说明：更快的RCNN：两阶段目标检测器
更快的RCNN是基于两阶段RCNN的对象分类器。 第一阶段涉及使用区域提议网络（RPN），该网络每个图像运行一次。 它负责：
分类锚框是否为对象
预测从锚框到提案框的转换。
第二阶段是RPN提议的每个区域运行一次。 它涉及：
裁剪功能：ROI池/对齐
将提案分类为背景或对象
预测从提案框到对象框的转换
对于此项目，COCO数据集的子集用于检测3种类型的对象：车辆，人和动物。
A部分：培训RPN
使用的锚点数量：1
用于RPN的骨干网
**中间层：**内核大小：（3,3,256），批处理标准，ReLU，填充=相同** RPN分类头：**内核大小：（1,1,1），Sigoid，填充=相同** RPN回归头：**内核大小：（1,1,4），填充=相同
RPN损失：
分类器损失：二元交叉熵回归器损失：平滑L1损失。 注意：为了最小化对否定类别的偏见，正（
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