RPN,即区域推荐网络,对于目标检测任务而言,不仅需要对目标分类还需要对目标定位,因此Faster RCNN模型提出了Anchor机制,其中的做法是,在特征图的每个像素位置预设一组多尺度的先验框,即Anchor(作者使用了3种尺寸(128,256,512),3种比例(1:1,1:2,2:1)的Anchor,共9种): 如果输入一张800×600的图片,经过Backbone...
第一步:首先训练RPN,然后使用proposals训练Fast R-CNN; 第二步:网络由Fast R-CNN微调,应用于初始化RPN,反复迭代这一过程; ② approximate joint training 近似联合训练 第一步:在训练过程中,RPN和Fast R-CNN融合到一个网络; 第二步:在每一次SGD迭代,当训练Fast R-CNN检测器时,前向传播生成region proposals; ...
(2)产生建议窗口的CNN和目标检测的CNN共享 改进 快速产生建议框:FASTER-RCNN创造性地采用卷积网络自行产生建议框,并且和目标检测网络共享卷积网络,使得建议框数目从原有的约2000个减少为300个,且建议框的质量也有本质的提高. RPN简介 放到整体网络中如下, 对于共享的Feature Map,RPN使用3*3的滑窗,每个滑动窗口位置...
(2)区域提议网络(RPN):该层主要判断锚点(anchor)的值为真或者假(positive or negative),并进行边框回归(bounding box regression)。 (3)ROI池化:以提议和特征图作为输入,输出接入全连接分类网络。 (4)分类器:利用ROI池化后的提议特征图进行分类操作,然后再进行边框回归,得到结果 Faster-RCNN基本结构 1. 卷积层 ...
采用CNN对每一个候选区域进行特征提取; 从头训练一个SVM支持向量机,对CNN提取的特征进行分类; 训练线性回归器,对边框坐标进行精调。 Paper下载地址:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 代码:github.com/object-detec 其实RCNN的算法思想依旧是没能抛弃传统检测方法的思想,...
1、在特征提取阶段,通过CNN(如AlexNet)中的conv、pooling、relu等操作都不需要固定大小尺寸的输入,因此,在原始图片上执行这些操作后,输入图片尺寸不同将会导致得到的feature map(特征图)尺寸也不同,这样就不能直接接到一个全连接层进行分类。 在Fast R-CNN中,作者提出了一个叫做ROI Pooling的网络层,这个网络层可...
对于深度学习方法,深度学习技术能够在没有专门定义特征的情况下进行端到端目标检测,并且通常基于卷积神经网络(CNN)。但是传统的目标检测方法有如下几个问题:光线变化较快时,算法效果不好;缓慢运动和背景颜色一致时不能提取出特征像素点;时间复杂度高;抗噪性能差。因此,基于深度学习的目标检测方法得到了广泛应用,该框架...
R-CNN 1.1.1核心贡献 一、速度 传统的区域选择使用滑窗,每滑一个窗口检测一次,相邻窗口信息重叠高,检测速度慢。R-CNN 使用一个启发式方法(Selective search),先生成候选区域(使用选择性搜索)再检测,降低信息冗余程度,从而提高检测速度。 二、特征提取
R-CNN)用于目标检测。FastR-CNN建立在之前工作的基础上,用深层卷积网络对目标区域快速分类。和之前的工作相比,FastR-CNN采用了一些创新,使得在提高检测精度的同时也提高了训练和测试... 模型框架 (1) 生成候选区域。和之前的R-CNN以及SPP-net一样,用选择性方法生成约2000个建议窗口。 (2) 特征提取。FastR-CNN...
(1)用imagenet模型初始化,独立训练一个RPN网络。 (2)仍然使用imagenet初始化,利用第一步得到的proposal作为输入训练一个FAST RCNN网络,此时参数完全不共享。 (3)用(2)得到的参数初始化RPN的网络,把RPN与FAST RCNN共享的卷积层的学习率设为0,仅更新RPN特有的网络层,重新训练,此时网络共享共有的卷积层。