了解更快的rcnn

Question

我试图了解快速（呃）RCNN，以下是我正在搜索的问题：

1. 要训练，FastRcnn模型我们必须给出边界框 培训阶段的信息。
2. 如果你必须提供接线盒信息，那么它的作用是什么 投资回报率层。
3. 我们是否可以使用经过预先训练的模型，该模型仅针对分类进行培训，而不是 对象检测并将其用于快速（呃）RCNN＆＃39;

Answer 1

你的答案：

1.-是的。

2.- ROI层用于从可变大小的图像生成固定大小的矢量。这是通过使用最大池来执行的，但是不是使用典型的n×n个单元，而是将图像划分为n×n个非重叠区域（其大小不同），并输出每个区域中的最大值。 ROI层还可以将输入空间中的边界框边缘化到特征空间。

3.-更快的R-CNN必须与预训练网络（通常在ImageNet上）一起使用，不能进行端到端训练。这可能在论文中有点隐藏，但作者确实提到他们使用来自预训练网络（VGG，ResNet，Inception等）的功能。