Faster R-CNN 基本原理及网络模型

Faster R-CNN Faster R-CNN主要贡献是提出RPN网络，用于替代Selective Search或其他的图像处理分割算法，实现端到端的训练（end-to-end）。 1.卷积层后插入RPN RPN经过训练后直接产生Region Proposal，无需单独产生Region Proposal。   2. RPN后接ROI Pooling和分类层、回归层，同Fast R-CNN。  

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