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编者按:本文摘自《深度学习理论与实践:关于改进的一章》,链接到http://fancyerii.github.io/2019/03/14/dl图书/。环城人工智能研发中心副总裁李莉,在自然语言处理和人工智能研发方面拥有10多年的经验。负责城市周边中文语义分析开放平台和城市周边智能机器人的设计开发。以下是全文。介绍了一种常用的目标检测算法——快速无线局域网。快速无线电视新闻网可以在快速无线电视新闻网前面达到0.3秒的速度,这忽略了建议的区域时间。对于之前的选择性搜索,处理图像需要两秒钟,因此瓶颈成为了区域建议。一种解决方案是改进区域推荐算法,在提高算法速度的同时保证召回率。此外,这个想法是“删除”模块,就像快速删除SVM和包围盒回归。本文的思想是将区域方案引入神经网络模型,实现端到端模型。除了删除区域建议以提高速度之外,该模型还可以提高识别效果,因为区域建议是通过数据驱动而不是固定的手动选择搜索和设计算法来学习的。更快的无线局域网架构更快的无线局域网架构如下图所示。对于输入图像,我们首先使用卷积池层来获得一些特征映射。然后,使用独立的区域建议网络来生成候选区域和包围盒回归。最后,利用从感兴趣区域池获得的特征训练卷积网络来判断目标类别(包括非目标背景类别)。请注意,在投资回报池之后,除了分类之外,还需要边界框回归。底稿的细节有问题。更详细的图片如下所示。另一点需要注意的是,远程定位网络和快速定位网络共享卷积层参数。更快的R-CNN更快的R-CNN RPNRPN输入是一幅图片,它的输出是一些矩形区域,每个区域都将有一个可能的目标对象分数,它将给出一些高分数区域快速的R-CNN来确定它是哪个分类。为了获得候选区域,RPN首先使用n(3)xn(3)的滑动窗口。请注意,3x3窗口非常“深”,例如128。滑动窗口的实际参数是3x3x128。然后,我们使用一个完整的连接层将其减少到D(256)。注意:虽然滑动窗口是3x3,但3x3是功能图中的大小。如果它对应于原始图像(例如在VGG网络中),则其大小为228x228。因此,RPN在寻找候选区域时使用的接受域实际上非常大,也就是说,它使用了大量的信息。然后将256维向量输入到两个网络中,一个被用作估计实际候选区域的区域建议,另一个被用于确定候选区域是否是我们关心的目标对象。但是有一个问题:我们的3×3滑动窗口实际上是一个228×228感应场。如此大的区域可能包含多个对象(当然,可能只有一个对象,即使对象的大小大于228x228)。根据上述逻辑,它最多可以生成一个候选区域。那我该怎么办?我们需要它来输出k(9)个候选。那么,我如何输出候选人?当然,最直观的想法是构建K个模型,每个模型输出4个代表候选区域的坐标。但是还有另一个问题——例如,在某个区域有两个物体,我们有九个模型。九个模型中哪两个能识别物体?我们需要对地区进行分类。如何分类?在这里,您可以使用面积的大小和长宽比进行分类。例如,一个模型学习判断128x128(比率=128,ar=1:1)和另一个模型学习判断128x64(比率=64,ar=2:1)。这些固定大小的区域被称为纸上锚。请注意,锚的数量和尺寸由先前的经验决定。例如,本文中使用了九个锚,比率为64、128和256,ar为1:1、1:2和2:1。锚和滑动窗口的中心与原始图像一致。例如,下图中的滑动窗口是3x3。相应的原始接收字段是228x228,第二行和第二列的锚是128x64。两个矩形的中心应该与原始图像一致,如下图所示。这个主持人对这个模型了解多少?原始图像228x228的信息被压缩成256维特征向量。这个模型需要学习的是