目標檢測typical architecture 通常可以分為兩個階段：
（1）region proposal：給定一張輸入image找出objects可能存在的所有位置。這一階段的輸出應該是一系列object可能位置的bounding box。這些通常稱之為region proposals或者 regions of interest（roi）。
這個architecture存在的一些問題是：
這就是roi pooling提出的根本原因。
roi pooling層能實現training和testing的顯著加速，並提高檢測accuracy。該層有兩個輸入：
roi pooling具體操作如下：
（1）根據輸入image，將roi對映到feature map對應位置；
（2）將對映後的區域劃分為相同大小的sections（sections數量與輸出的維度相同）；
（3）對每個sections進行max pooling操作；
這樣我們就可以從不同大小的方框得到固定大小的相應 的feature maps。值得一提的是，輸出的feature maps的大小不取決於roi和卷積feature maps大小。roi pooling 最大的好處就在於極大地提高了處理速度。
roi pooling example
考慮乙個8*8大小的feature map，乙個roi，以及輸出大小為2*2.
（1）輸入的固定大小的feature map
（2）region proposal 投影之後位置（左上角，右下角座標）：（0，3），（7，8）。
（3）將其劃分為（2*2）個sections（因為輸出大小為2*2），我們可以得到：
（4）對每個section做max pooling，可以得到：
roi pooling總結：
（1）用於目標檢測任務；（2）允許我們對cnn中的feature map進行reuse；（3）可以顯著加速training和testing速度；（4）允許end-to-end的形式訓練目標檢測系統。
Roi Pooling層caffe原始碼解讀
在看fasterrcnn以及和maskrcnn的時候，發現自己對fasterrcnn的roi pooling層的原理還是不是很明白，之前只是知道roi pooling是將rpn輸出的乙個roi的區域對映成乙個固定大小的map，再送入後面的分類層進行分類。最近看了下roi pooling層的原始碼，頓...
對隱藏層的簡單理解
本文 自 對隱藏層的簡單理解 在多級前饋網當中，隱藏層的定義是 除輸入層和輸出層以外的其他各層叫做隱藏層。隱藏層不直接接受外界的訊號,也不直接向外界傳送訊號。什麼是輸入層呢？和單級網路一樣，該層只起到輸入訊號的扇出作用.所以在計算網路的層數時不被記入。該層負責接收來自網路外部的資訊，被記作第0層。什...
OSI七層模式簡單通俗理解
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