fater r cnn 中的分类器,与工作位置

主要是softmax分类器。

分别工作在区域建议网络中，在 Faster R - CNN 的区域建议网络（RPN）里，Softmax 分类器主要用于判定每个锚点（anchor）对应区域是前景（包含目标物体）还是背景，为后续的目标检测任务提供高质量的候选区域。

池化后，也用softmax分类器。

以下是一个简单的 Faster R - CNN 在池化后使用分类器的示例流程：
骨干网络（如 ResNet）对输入图像进行特征提取，生成特征图。
区域提议网络（RPN）在特征图上生成一系列候选区域。
ROI 池化或 ROIAlign 将候选区域对应的特征图转换为固定大小的特征向量。
这些特征向量被输入到全连接层中进行特征变换和组合。
最后一个全连接层的输出经过 Softmax 函数处理，得到每个候选区域属于各个类别的概率。
根据概率值确定每个候选区域的类别。