如何在 Faster RCNN 中实现 RPN 进行目标检测？
How to implement RPN in Faster RCNN for object detection?
我正在尝试实施 Faster RCNN 从图像中识别飞机。我坚持实施区域提议网络 (RPN)。我如何实施 RPN 并训练它们使用 python 脚本生成边界框提案？
有大量现成的各种神经网络实现，包括 Faster RCNN。考虑使用 DL 框架，例如 Pytorch 或 Keras。
例如，参见 this Pytorch tutorial on fine-tuning the Mask R-CNN model。
Faster RCNN 是一个两阶段对象检测模型。其中第一阶段是 RPN（Region Proposal Network），第二阶段是分类器。对于您的任务，如果您不需要第二部分，可以忽略它。
一些实现：
我正在尝试实施 Faster RCNN 从图像中识别飞机。我坚持实施区域提议网络 (RPN)。我如何实施 RPN 并训练它们使用 python 脚本生成边界框提案？
有大量现成的各种神经网络实现，包括 Faster RCNN。考虑使用 DL 框架，例如 Pytorch 或 Keras。 例如，参见 this Pytorch tutorial on fine-tuning the Mask R-CNN model。
Faster RCNN 是一个两阶段对象检测模型。其中第一阶段是 RPN（Region Proposal Network），第二阶段是分类器。对于您的任务，如果您不需要第二部分，可以忽略它。
一些实现：