### RCNN与CNN的区别 在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)和基于区域的卷积神经网络(RCNN)是两种重要的深度学习模型。尽管它们都利用了卷积神经网络的特性,但在应用场景、处理方式和性能上存在着显著的差异。以下是对这两种模型的详细比较: ### 一、基本概念 1. **卷积神经网络(CNN)** - CNN是一种深度学习...
Fast-RCNN融入了SPPnet的特点。 1)R-CNN是将每个RP送入CNN中进行特征提取,导致RP之间的大量重叠,特征提取冗余。Fast-RCNN将整张图像归一化后送入CNN进行特征提取,在最后一层feature map上将RP进行映射,避免了重复特征的提取,共享了特征,减少了运算能力的浪费。 2)R-CNN在用SVM分类之前,把通过CNN提取的特征存储...
用CNN提取每个区域的特征。假设我们有N张图片,那么CNN特征就是N*2000; 用RCNN进行目标检测的整个过程有三个模型: 用于特征提取的CNN 用于目标物体辨别的线性SVM分类器 调整边界框的回归模型。 这些过程合并在一起,会让RCNN的速度变慢,通常每个新图片需要40—50秒的时间进行预测,基本上无法处理大型数据集。 2、Fa...
RCNN是第一个将将深度学习应用到目标检测的算法。 RCNN算法步骤: (1)候选区域选择。(2)CNN特征提取。(3)分类与边界回归。 1.候选区域选择 区域建议Region Proposal方法来进行候选区域选择。使用的算法是selective search生成候选框,尽可能遍历所有的尺度,先得到小尺度区域,通过一次次合并得到大的尺寸。然后将根据建...
R-CNN,SPP-net,Fast R-CNN,Faster R-CNN区别和基本理解 最近学习目标检测,入手当然首先要看RNN系列,其中有一些启发,和大家分享一下,有理解偏差希望大神给与指正。 这张图对我的理解帮助很大,特意贴出。可以发现他们是环环相扣发展过来的,主要区别在于卷积模型、候选框、分类回归方式(Classification + Localization)...
在现实中,通常来说,一幅图像有2千个区域,每个区域生成一个特征向量,然后还需要CNN(图像分类和特征提取),SVM(物体识别),回归模型(调整边界),而且这三个模型数据不共享。R-CNN运算量非常大。 资源 paper code Fast R-CNN 为了使R-CNN更快,Girshick(2015)提出了Fast R-CNN。其中三个独立模型合并为了一个联合训...
》的文章，总结了计算机视觉领域已经成效卓著的 10 个深度学习架构，并附上了每篇论文的地址链接和代码...
最近两天再看mask rcnn的文章,这个文章其实就利用之前Faster-RCNN和FPN的工作,再加了一个mask分支就可以完成实例分割的任务,当然这个文章中我觉得主要有两个创新点:1、提出了RoI Align;2、提出了mask分支,区别于FCN网络。看文章的时候其实没怎么看明白RoI Align的工作机制到底是啥,看了很多博客终于搞清楚了,故做...
Faster R-CNN采用两阶段(区域建议+检测)而YOLO采用单阶段(直接回归目标框和类别) 1. **Faster R-CNN实现逻辑**: - 第一阶段:通过RPN(Region Proposal Network)生成候选区域(Region Proposals)。 - 第二阶段:对每个候选区域进行RoI Pooling,并通过分类头和回归头完成目标分类和边界框修正。 - 特点:高精度...