Fast RCNN不仅大大提高了检测速度,也提高了检测准确率。其中,其是对整张图像卷积而不是对每个region proposal卷积。ROI Pooling,分类和回归都放在网络一起训练、multi-task loss是算法的三个核心。当然Fast RCNN的主要缺点在于region proposal的提取使用selective search,目标检测时间大多消耗在这上面(提region proposal ...
也就是说,之前R-CNN的处理流程是先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做box regression,而在Fast R-CNN中,作者巧妙的把box regression放进了神经网络内部,与region分类和并成为了一个multi-task模型,实际实验也证明,这两个任务能够共享卷积特征,并相互促进。 所以,Fast-RCNN很重要的一个贡献是成...
R-CNN 系列算法是目标检测 two-stage 类的代表算法,本文将从问题背景,创新点,框架模块,训练流程,检测流程五个方面比较,了解它们的的发展历程,以及发展原因。你还应该了解 one-stage 类YOLO一支的发展史:C…
下面我会依次介绍RCNN、FastRCNN、FasterRCNN的原理和演变过程。 RCNN RCNN的框架图如下,它由以下几部分构成:1)区域候选框生成器(Region Proposal Extractor);2)CNN特征提取器;3)SVM分类器根据特征进行分类;4)回归模型用于收紧边界框。 RCNN诞生之时深度学习刚刚兴起,它是深度学习和传统机器学习算法结合的产物,所...
R CNN系列算法比较 R-CNN: (1)image input; (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal; (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征; (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类; ...
Faster R-CNN的基本结构: 由以下4个部分构成: 1、特征提取部分:vgg网络 2、RPN部分:这部分是Faster R-CNN全新提出的结构,作用是通过网络训练的方式从feature map中获取目标的大致位置; 3、Proposal Layer部分:利用RPN获得的大致位置,继续训练,获得更精确的位置; ...
注意:每次生成的模型都保存在Faster-RCNN\default\voc_2007_trainval\default中,还有Faster-RCNN\data\cache目录下有一个后缀为pkl的文件也是每次训练生成的,在下一次训练前要删掉整个cache文件夹和default文件夹,每次运行train.py时都要删掉上一次的缓存文件,否则会直接获取上次的结果继续训练。 我的运行并不顺利,...
而在fast-rcnn中所采用的批量输入为少量图片多ROI训练的mini batch形式,同一张图片卷积计算的特征图可以共享,以少量多批次的进行训练,这样便没有了存储的要求。 在训练的时候利用特征的优点,在训练中对SGD mini-batch进行分层采样,首先采样N个图像,然后从每个图像中采样R/N 个RoI。重要的是,来自同一图像的RoI在...
R-CNN R-CNN 就是用 CNN 替代了传统的特征提取的方法,这也是目前 CNN 比较流行的一种使用方法,为了能让CNN发挥特征提取的作用,这里面要对CNN网络做两次训练, 1) 第一次是先用CNN网络做一个一般的分类识别的学习,比如说ImageNet 的分类,用大量的数据去训练这个网络,让这个网络先具备一定的特征提取的能力; ...
1.2 Fast-RCNN Fast-RCNN为了解决特征提取重复计算问题而诞生,并且Fast-RCNN巧妙的将目标识别与定位放在同一个CNN中构成Multi-task模型。 Fast-RCNN先用Selective Search找出候选框,’而后整张图过一次CNN,然后用RoI Pooling,将对应候选框的部分做采样,得到相同长度的特征,又经过两层全连接层之后得到最终的特征。接...