RCNN以及Fast RCNN的不同_rcnn和fasterrcnn的区别-程序员宅基地
技术标签： ML基础知识 DeepLearning
RCNN的主要框架：
Fast RCNN的框架如下：
Faster RCNN与RCNN的主要不同：
首先我们要知道Faster RCNN是RCNN的改进版本，RCNN需要对~2K个region proposals都进行特征提取，这一操作的计算量是巨大的，而且一张image产生那么多region proposals，那它们之间势必有着大量的重复区域，而对这些重复区域都需要提取特征，这一举措是很不明智的。于是根据SPPnet（R-CNN之后），RBG就提出了Fast R-CNN。Fast-RCNN与R-CNN最主要的区别是在特征提取上（因为RCNN的瓶颈就在特征提取上），它将region proposals 直接映射到CNN的最后一层conv layer 的feature map上（也就是首先是对整张image进行特征提取–>feature map，而这个特征提取的过程只有一次，然后根据ROI 与conv feature map的映射关系直接映射出这些ROI的特征）
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