理解Faster R-CNN

视频：  先将图像输入CNN获得feature map，然后直接在feature map上加一个RPN网络用于自动提取候选框，在神经网络中边迭代边自动地生成一些候选框。 然后对生成的候选框进行二分类任务，判断候选框区域是背景还是物体，将判断为物体的候选框与ground truth进行回归任务，进行微调。 将产生的候选框进行RoI pooling最后做物体分类与边界回归得出最终结果。 一共有四个lo

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