主要内容

regionProposalLayer

区域建议层的更快R-CNN

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描述

区域建议层输出图像中潜在对象周围的边界框，作为Faster R-CNN中的区域建议网络(RPN)的一部分。这些输出通过Faster R-CNN中的附加层进一步细化，以产生最终的对象检测结果。

这个层有两个输入:

  • “分数”- RPN分类分支产生的分类分数

  • “boxDeltas”- RPN回归分支产生的边界框增量

在连接或断开区域建议层到其他层时使用输入名称connectLayers(深度学习工具箱)或disconnectLayers(深度学习工具箱)(需要深度学习工具箱™)。

创建

语法

layer = regionProposalLayer(anchorBoxes)
layer = regionProposalLayer(锚定框，'Name'，Name)

描述

层= regionProposalLayer(anchorBoxes）创建一个区域建议层，用于构建更快的R-CNN对象检测网络，并设置AnchorBoxes财产。

例子

层= regionProposalLayer(anchorBoxes“名字”,名称)创建一个区域建议层并设置可选的名字财产。

属性

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锚框，指定为米-by-2矩阵定义[高度宽度的米锚箱。

锚箱是预定义的固定大小的边框模板。每个锚框的大小通常是基于训练数据集中对象的规模和纵横比的先验知识确定的。训练一个RPN网络来预测将锚框与地面真理边界框对齐所需的转换和重新缩放。[1]

层名，指定为字符向量或字符串标量。为层数组输入时，trainNetwork(深度学习工具箱)，assembleNetwork(深度学习工具箱)，layerGraph(深度学习工具箱),dlnetwork(深度学习工具箱)函数自动为具有该名称的层分配名称”．

数据类型:字符|字符串

该层的输入数量。这一层有两个输入。

数据类型:双

输入层的名称。这个层有两个输入，分别命名为“分数”和“boxDeltas”．

数据类型:细胞

此属性是只读的。

层的输出数量。这个图层只有一个输出。

数据类型:双

此属性是只读的。

输出层的名称。这个图层只有一个输出。

数据类型:细胞

例子

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打开实时脚本

为区域建议层定义三个方形锚框。

anchorBoxes = [16 16 64 64 128 128];

用名称创建一个区域建议层“region_proposal”．

regionProposal = regionProposalLayer“名字”，“region_proposal”）;

参考文献

[1]任，S.， K. He, R. Girshick和J. Sun。更快的R-CNN:使用区域提议网络实现实时目标检测神经信息处理系统研究进展．2015年第28卷。

版本历史

在R2018b中引入

另请参阅

|(深度学习工具箱)|(深度学习工具箱)|(深度学习工具箱)

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