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 признаковрегионов по признакам исходного изображения. Сгенерированная карта признаков попадает в RPN, после чего значения Сгенерированные регионы 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. После прохождения слоя RPN следует RoIPooling, как и в алгоритме Fast R-CNN {{---}} для преобразования регионов к одному размеру и дальнейшей классификации и смещения границ bounding box-ов. Поскольку классификацией и регрессией границ занимается как сеть в целом, так и RPN, предлагающая регионы, функция потерь учитывает как финальное решение по классификации и регрессии координат, так и классификацию и регрессию координат, проведённую RPN.