Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
Abstract
SPPnet和Fast R-CNN雖然減少了演算法執行時間，但region proposal仍然是限制演算法速度的瓶頸。而Faster R-CNN提出了Region Proposal Network (RPN)，該網路基於卷積特徵預測每個位置是否為物體以及目標邊框，相比selective search是非常高效！每張圖片僅僅提取300 proposals並實現了探測率和演算法速度的提升。
Region Proposal Networks
如圖所示，RPN網路也是以共享的卷積特徵為基礎，利用滑窗的方式(3×3卷積)隨後緊跟著單位卷積得到兩個分支輸出；這裡還要說一下anchor的概念，每一個anchor都以滑動視窗為中心，anchor是借鑑了金字塔的思想，預設使用三種尺度和三種比例一共可以得到9種不同的 。程式碼示例：
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