Fast R-CNN检测步骤

Fast R-CNN检测步骤如下：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到Fast R-CNN中。

2. 提取特征：使用预训练的卷积神经网络（如VGG16、ResNet等）对输入图像进行卷积特征提取。

3. 建立候选区域：使用选择性搜索（Selective Search）算法从卷积特征图中生成一些候选区域，这些候选区域包含了可能包含目标物体的区域。

4. 从候选区域中提取特征：对每个候选区域，使用RoI Pooling算法从卷积特征图中提取出固定大小的特征向量。

5. 特征向量分类：将提取出的特征向量输入到全连接层中进行分类，判断该候选区域是否包含目标物体。

6. 边界框回归：对于包含目标物体的候选区域，使用回归算法调整边界框的位置和大小，得到更精确的目标物体位置。

7. 非极大值抑制（NMS）：对于重叠的边界框，使用NMS算法进行筛选，保留得分最高的边界框。

8. 输出检测结果：输出检测结果，包括目标物体的类别和位置。