在Detectron2动物园提供的快速RPN和RPN&快速RPN模式之间有什么区别？

Question

我正在尝试从Detectron2库中实现一个经过预先训练的模型，用于对象检测，而且似乎更快的trying模型优于RetinaNet模型。然而，当我访问模型动物园时，我遇到了速度更快的RPN模型和RPN更快的RPN模型。我浏览了一下互联网，但我很难找到这些模型之间的区别。RPN不是已经使用RPN了吗？

模型动物园：ZOO.md

Detectron2模型动物园

Answer 1

你说得对-更快的R-CNN已经使用RPN了。

但你可能误解了另一张桌子的标题。它是"RPN & Fast RPN“。

Fast R-CNN是更快的R的前身。它以整个图像和一组对象建议()作为输入。因此，这些目标提案必须预先计算，而在最初的文件中，是使用选择性搜索进行的。

由于对象提议过程不是网络体系结构本身的一部分，它可以使用任何其他方法，包括RPN。这就是你在Detectron2模型动物园看到的--预先训练过的快速R-CNN模型使用一个独立的预先训练的RPN来生成提案。请参阅将单独提案文件指定为数据集一部分的配置。