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R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 论文笔记

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注

网络架构

论文所提出的网络框架和可视化示意图如下所示：

这里写图片描述
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如图所示，网络由两部分组成：RPN与R-FCN。其中RPN架构与Faster R-CNN一致。针对R-FCN部分，在经过最后一个卷积层后会生成k×k个位置敏感的score map（分别对应于k×k个相对位置），每个bin仅作用于单一score map进行聚合操作。简而言之，在池化操作中（即对score map进行投票），每个bin会聚合其所在区域的信息，并根据该区域大小可变的特点进行计算（类似于Faster R-CNN中采用可变尺寸窗口的方式）。对于bbox回归任务，则只需将通道数目替换为4即可完成。

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