第四个问题通过NMS解决,原理就是周围离我近的一些点,在一些计算数值上小于这个点的,就把这些点抑制掉,取最可信的。 那么这个周围是啥,那么就是某个半径范围r,就是周围16个点。在目标检测模型中就是IOU(交并比) 那么这个计算的可信数值是啥,就是中心p点和周围16个点的灰度值差值的绝对值的和,计算也是挺简单的...
FAST算法的基本原理就是使用周长为16个像素点(半径为3的Bresenham圆)来判定其圆心像素p是否为角点。 在圆周上按顺时针方向从1到16的顺序对圆周像素点进行编号。设圆心像素p的亮度值为Ip,阈值为t。如果在圆周上有连续N个像素的亮度值比Ip+t大,或者比Ip−t小,则圆心像素被称为角点。 即若想成为角点,则必须满...
与训练基本相同,最后两个loss层要改成一个softma层,输入是分类的score,输出概率。最后对每个类别采用NMS(non-maximun suppression)。 实验结果 fast rcnn在常用的数据集上表现出的性能都比SOTA要好。除了算法提升外,数据集越大算法的精度越高,所以数据是信息时代的“石油”。 fast rcnn在速度上的提升 更多细节 ...
然后,使用非极大值抑制(NMS)等方法对候选框进行筛选,得到最终的检测结果。 总的来说,Fast R-CNN通过共享卷积特征、减少冗余计算和统一分类与位置精调,实现了高效的目标检测。在实际应用中,我们可以根据具体需求对Fast R-CNN进行调整和优化,以满足不同的场景和任务需求。希望本文能够帮助读者深入理解Fast R-CNN的原...
一FAST算法原理 二FAST算法步骤 三 使用机器学习做一个角点分类器 四 非极大值抑制 五OpenCV库FAST特征检测 六 自己实现FAST特征检测 在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子,我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点,后面又提到了两种十分优秀的特征点以及他们的描述方法SIFT特征和SURF特征。SURF特征是为了提...
5)利用窗口回归得分分别对每一类物体进行nms剔除重叠建议框,最终得到每个类别中回归修正后的得分最高的窗口。 下图我们可以看到算法速度改进之大,到Fast-RCNN速度已经很快了。在测试时,RCNN包含处理region proposals的时间和去掉这步的时间差了2s,耗时49s,实在太慢了。而Fast-RCNN包含处理region proposals的时间为2.3...
由于先验框数量庞大,RPN预测的候选区域很多是重叠的,要先进行NMS(non-maximum suppression,IoU阈值设为0.7)操作来减少候选区域的数量,然后按照置信度降序排列,选择top-N个region proposals来用于训练Fast R-CNN模型。RPN的作用就是代替了Selective search的作用,但是速度更快,因此Faster R-CNN无论是训练还是预测都可以...
NMS不会影响最终的检测准确率,但是大幅地减少了建议框的数量。NMS之后,我们用建议区域中的top-N个来检测(即排过序后取N个)。 3.9 RPN与Fast R-CNN特征共享 Faster-R-CNN算法由两大模块组成: 1.PRN候选框提取模块; 2.Fast R-CNN检测模块。 我们已经描述了如何为生成区域建议训练网络,而没有考虑基于区域的...
对剩余的检测框进行非极大值抑制NMS Proposal层输出是对应输入网络图像尺度的归一化后的坐标值[x1,y1,x2,y2]\(左上角和右下角坐标) Proposal层有3个输入:RPN分类和回归结果,以及图像的原信息 1.2.3 ROI pooling ROI pooling层负责收集RPN网络生成的候选区域,并将其映射到特征图中并固定维度,送入后续...