瞭解更快rcnn

Question

我試圖理解快（ER）RCNN和下面是我在尋找問題：

1. 訓練，一個FastRcnn模型我們必須給邊框在 信息訓練階段。
2. 如果您必須提供粘合盒信息，那麼ROI層的作用是什麼。
3. 我們可以使用一個預先訓練模式，只訓練了分類，不 目標檢測與使用它的快速（ER）RCNN的

Answer 1

您的答案：

1.-是。

2.- ROI層用於從可變大小的圖像產生固定大小的矢量。這是通過使用max-pooling來執行的，但是不是使用n×n個單元的典型n，圖像被n分成n個非重疊區域（其大小不同），並且輸出每個區域中的最大值。 ROI層還負責將輸入空間中的邊界框投影到特徵空間。

3.-更快的R-CNN必須與預訓練網絡（通常在ImageNet上）一起使用，它不能被訓練成端到端。這篇文章可能有點隱藏，但作者確實提到他們使用了預訓練網絡（VGG，ResNet，Inception等）的功能。