了解更快rcnn

Question

我试图理解快（ER）RCNN和下面是我在寻找问题：

1. 训练，一个FastRcnn模型我们必须给边框在 信息训练阶段。
2. 如果您必须提供粘合盒信息，那么ROI层的作用是什么。
3. 我们可以使用一个预先训练模式，只训练了分类，不 目标检测与使用它的快速（ER）RCNN的

Answer 1

您的答案：

1.-是。

2.- ROI层用于从可变大小的图像产生固定大小的矢量。这是通过使用max-pooling来执行的，但是不是使用n×n个单元的典型n，图像被n分成n个非重叠区域（其大小不同），并且输出每个区域中的最大值。 ROI层还负责将输入空间中的边界框投影到特征空间。

3.-更快的R-CNN必须与预训练网络（通常在ImageNet上）一起使用，它不能被训练成端到端。这篇文章可能有点隐藏，但作者确实提到他们使用了预训练网络（VGG，ResNet，Inception等）的功能。