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faster rcnn

关于anchor的问题:
这里在详细解释一下:(1)首先按照尺度和长宽比生成9种anchor,这9个anchor的意思是conv5 feature map 3x3的滑窗对应原图区域的大小.这9个anchor对于任意输入的图像都是一样的,所以只需要计算一次. 既然大小对应关系有了,下一步就是中心点对应关系,接下来(2)对于每张输入图像,根据图像大小计算conv5 3x3滑窗对应原图的中心点.   有了中心点对应关系和大小对应关系,映射就显而易见了.

 

计算Anchors: 在feature map上的每个特征点预测多个region proposals。具体作法是:把每个特征点映射回映射回原图的感受野的中心点当成一个基准点,然后围绕这个基准点选取k个不同scale、aspect ratio的anchor。论文中3个scale(三种面积技术分享),3个aspect ratio( {1:1,1:2,2:1} )

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