fast R-CNN

论文截图

Fast R-CNN流程图

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整体流程：

1. 任意size图片输入CNN网络，经过若干卷积层与池化层，得到特征图；
2. 在任意size图片上采用selective search算法提取约2k个region proposal；
3. 根据原图中建议框到特征图映射关系，在特征图中找到每个建议框对应的特征框【深度和特征图一致】，并在RoI池化层中将每个特征框池化到H×W【VGG-16网络是7×7】的size；
4. 固定H×W【VGG-16网络是7×7】大小的特征框经过全连接层得到固定大小的特征向量；
5. 第4步所得特征向量经由各自的全连接层【由SVD分解实现】，分别得到两个输出向量：一个是softmax的分类得分，一个是Bounding-box窗口回归；
6. 利用窗口得分分别对每一类物体进行非极大值抑制剔除重叠建议框，最终得到每个类别中回归修正后的得分最高的窗口。

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Fast R-CNN contribution

1. Higher detection quality (mAP) than R-CNN, SPPnet
2. Training is single-stage, using a multi-task loss
3. Training can update all network layers
4. No disk storage is required for feature caching

备注：

本文备注个人学习中的理解，基本都来如下大牛们，向大牛们致敬。

文章来源：

[1] http://blog.csdn.net/yzf0011/article/details/76758337