主要内容

区域提议者

区域提议层更快的R-CNN

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描述

在Faster R-CNN中，区域建议层输出围绕图像中潜在目标的包围框，作为区域建议网络(RPN)的一部分。这些输出通过更快的R-CNN中的附加层进一步细化，以产生最终的目标检测结果。

该层有两个输入：

  • “分数”—由RPN分类分支产生的分类评分

  • “boxDeltas”- RPN回归分支产生的边界盒增量

使用输入名称将区域提议层连接或断开到其他层连接层(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

层= regionProposalLayer (anchorBoxes)
层= regionProposalLayer (anchorBoxes,“名字”,名称)

描述

层= regionProposalLayer (anchorBoxes）创建区域建议层以构建更快的R-CNN对象检测网络，并设置AnchorBoxes财产。

例子

层= regionProposalLayer (anchorBoxes“名字”,名称)创建区域提议层并设置可选参数的名字财产。

属性

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锚盒，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尺寸的包围盒模板。每个锚盒的大小通常是根据训练数据集中对象的规模和宽高比的先验知识确定的。一个RPN网络被训练来预测所需的平移和缩放，以使锚盒与地面真值包围盒对齐。[1]

层名，指定为字符向量或字符串标量。若要在层图中包含层，必须指定非空的唯一层名。如果你用层和的名字设置为＇＇，然后软件在训练时自动为该层分配一个名称。

数据类型:字符|字符串

层的输入数。这一层有两个输入。

数据类型:双

输入层名。这一层有两个输入，命名为“分数”和“boxDeltas”．

数据类型:细胞

层输出的数量。这一层只有一个输出。

数据类型:双

输出图层的名称。该层只有一个输出。

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];

使用名称创建区域提议层“region_proposal”．

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

工具书类

Ren, S.， K. He, R. Girshick, J. Sun。更快的R-CNN:面向区域提议网络的实时目标检测神经信息处理系统研究进展．28日,2015卷。

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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