Изменения

Fast R-CNN, как и оригинальный алгоритм R-CNN, использует для нахождения регионов селективный поиск. Несмотря на то, что за счёт единоразовой свёртки время обучения на одном тестовом изображении алгоритмом снизилось с 49 до 2.3 секунд, селективный поиск, который выполняет предложения регионов, является узким местом в производительности Fast R-CNN. Авторы алгоритма Faster R-CNN, призванного решить эту проблему, предложили вычислять регионы с помощью отдельного модуля Region Proposal Network (RPN). RPN является свёрточной сетью, выполняющей роль генератора предложений. Исходное изображение является входом свёрточной сети, генерирующей карту признаков. Сгенерированная карта признаков попадает в RPN, после чего значения передаются в два полносвязных слоя {{---}} box-regression-layer (сокр. reg layer), прогнозирующий значения смещения для bounding box-ов, и box-classification-layer (сокр. cls layer), классифицирующий изображения в пределах предлагаемой области. Также важную роль играют anchor-ы - рамки с разными положениями и размерами для скользящего окна. Anchor-ы используются для расчёта вероятностей нахождения объекта внутри рамки cls-слоем, а за сдвиг их местоположения отвечает reg-слой.

==YOLO==