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RPN

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  • Resion Proposal Network

  • 背景なのか, 物体が写っているのかだけを識別するサブモジュール

  • Faster-RCNNにおいては, ①RPNで領域を絞ってから, ②それぞれ個々の物体についてラベルを絞っていく

    • Faster-RCNNの学習では, 「RPNの重み更新→モデル全体の重み更新」を繰り返して学習
  • RPNでは, Anchor boxが背景か物体か / 物体ならばGTとのズレを学習させる

    • 背景か物体か → IoUを比較して, しきい値 $t_a$より低ければ背景, しきい値 $t_b$より高ければ物体,
      • これらを分類問題としてlossに組み込む
      • $t_a < t < t_b$については扱わず, lossにも反映されない
    • GTとのズレ → 回帰問題としてlossに組み込む
    • 下図参照


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YuWd (Yuiga Wada)
著者
YuWd (Yuiga Wada)
機械学習・競プロ・iOS・Web