fasterrcnn（faster rcnn

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1、RCNN：RCNN可以看作是RegionProposal+CNN这一框架的开山之作，在imgenet/voc/mscoco上基本上所有top的方法都是这个框架，可见其影响之大。RCNN的主要缺点是重复计算，后来MSRA的kaiming组的SPPNET做了相应的加速。

2、针对R-CNN的部分问题，2015年微软提出了Fast R-CNN算法，它主要优化了两个问题。 R-CNN和fast R-CNN均存在一个问题，那就是由选择性搜索来生成候选框，这个算法很慢。

3、faster rcnn是何凯明等大神在2015年提出目标检测算法，该算法在2015年的ILSVRV和COCO竞赛中获得多项第一。该算法在fast rcnn基础上提出了RPN候选框生成算法，使得目标检测速度大大提高。

fasterrcnn（faster rcnn）

1、次50个，FasterR-CNN是很多人进行目标检测领域学习的必经之路。本文将从实战的角度出发，对FasterR-CNN的结构、损失函数以及令人难以理解的anchor进行详细说明。本文将结合代码从以下几个部分进行解析。

2、根目录执行 ./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc ，训练和测试一气呵成，并且还有日志记录。

3、而且R-CNN中生成的2000个左右的候选框全部需要经过一次卷积神经网络，也就是需要经过2000次左右的CNN网络，这个是十分耗时的(fast R-CNN已经做了改进，只需要对整图经过一次CNN网络)。这也是导致这两个算法检测速度较慢的最主要原因。

1、RPN网络的特点在于通过滑动窗口的方式实现候选框的提取，每个滑动窗口位置生成9个候选窗口（不同尺度、不同宽高），提取对应9个候选窗口（anchor）的特征，用于目标分类和边框回归，与FastRCNN类似。

2、次。FasterR-CNN是很多人进行目标检测领域学习的必经之路，最少要训练50次，才能获得最终的模型。FasterRCNN是Two-Stage目标检测算法的杰出代表，其蕴含的思想在如今许多网络中都得以体现。

3、次50个，FasterR-CNN是很多人进行目标检测领域学习的必经之路。本文将从实战的角度出发，对FasterR-CNN的结构、损失函数以及令人难以理解的anchor进行详细说明。本文将结合代码从以下几个部分进行解析。

4、RCNN：RCNN可以看作是RegionProposal+CNN这一框架的开山之作，在imgenet/voc/mscoco上基本上所有top的方法都是这个框架，可见其影响之大。RCNN的主要缺点是重复计算，后来MSRA的kaiming组的SPPNET做了相应的加速。

5、Fast-RCNN正是通过融合了SPP的设计(这一层称之为ROI Pooling)，有了以上这两个优点，使得Fast-RCNN比R-CNN快多了。

将特征图中像素点作为中心来生成一系列锚框，锚框是不同长宽比率和不同长宽比例组合得到一系列的候选框。这样方式生成候选框替换原来由 selective serch 通过算法来实现候选框生成。

在RPN 中，通过采用 anchors(锚) 来解决边界框列表长度不定的问题，即在原始图像中统一放置固定大小的参考边界框。

是表示预测边界框4个参数化坐标的向量，是正真值框的向量。分类损失为两个类别的对数损失；回归损失，其中为在 Fast R-CNN 一文中定义的鲁棒损失函数（平滑）。

1、一般都是你的维数没设置对，发一下你的prototxt。还有你运行的时候应该有日志文件产生的吧，你看下日志文件，里面应该有 SIGMOID_CROSS_ENTROPY_LOSS 层之前的那一层的输出特征图的维数，能找到的话找到这个也发一下吧。

2、在Fast RCNN的基础上进一步优化，用CNN网络代替Fast R-CNN中的region proposal模块(使用传统Selective Search方法)，从而实现了全神经网络的检测方法，在召回和速度上都超过了传统的Selective Search。

3、分为两个损失函数：分类损失和回归损失。分类采用softmax代替SVM进行分类，共输出N(类别)+1(背景)类。softmax由于引入了类间竞争，所以分类效果优于SVM，SVM在R-CNN中用于二分类。

4、分类损失为两个类别的对数损失；回归损失，其中为在 Fast R-CNN 一文中定义的鲁棒损失函数（平滑）。表示回归损失仅对正anchor激活，否则被禁用（）。cls和rge层的输出分别由和组成。

1、g显存可以跑fasterrcnn。显存，也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。

2、。50个，FasterR-CNN是很多人进行目标检测领域学习的必经之路。本文将从实战的角度出发，对FasterR-CNN的结构、损失函数以及令人难以理解的anchor进行详细说明。本文将结合代码从以下几个部分进行解析。

3、可以。4G显存在1080P分辨率下运行大部分游戏、办公、模组基本是够用的。显存的大小和显卡性能并没有直接的关系，显存4G够不够用主要看显卡本身的直接性能与具体用途，对于能够完全使用4g显存的显卡而言，4G的显存大小已经足够。

4、Fast R-CNN：输入为FPN产生的前4个feature map和RPN输出的proposal box，4个feature map为PPPP5，与backbone对应，不使用P6。

5、功能不同。功能不同，Resnet50_Faster_RCNN网络结构下面两张图中，第一张是Resnet50_Faster_RCNN的网络结构流程图，第二张是详细展开后的网络卷积模块。