从RCNN到fast RCNN,再到本文的faster RCNN,目标检测的四个基本步骤(候选区域生成,特征提取,分类,位置精修)终于被统一到一个深度网络框架之内。所有计算没有重复,完全在GPU中完成,大大提高了运行速度。 faster RCNN可以简单地看做“区域生成网络+fast RCNN“的系统,用区域生成网络代替fast RCNN中的Selective Searc...
一、 Fast R-CNN总体概括 在2014年与人合作提出了效果惊人的R-CNN之后,Ross Girshick在2015年单枪匹马将R-CNN升级为Fast R-CNN,将分类与定位两大任务融入一个网络中来,获得了比R-CNN快的训练测试速度,将R-CNN的84小时的训练时间降低至9.5小时,测试时间从47秒将降低至0.32秒。并且性能相差无几,两者的mAP性能...
在速度提高的同时,精度也是不俗的表现哦,可以看到Fast RCNN在VOC 2007库上取得了68.1的MAP,相比于SPPNet的66.0提高2.1%。 存在的不足 现在的Fast RCNN模型已经接近完美了,识别检测全部放到了卷积神经网络的框架里面,速度也是相当的快。美中不足的是,区域建议网络还是Selective Search,网络其他部分都能在GPU中运行,...
先说R-CNN的缺点:即使使用了Selective Search等预处理步骤来提取潜在的边界框bounding box作为输入,但是R-CNN仍会有严重的速度瓶颈,原因也很明显,就是计算机对所有region进行特征提取时会有重复计算,Fast-RCNN正是为了解决这个问题诞生的。 与R-CNN框架图对比,可以发现主要有两处不同:一是最后一个卷积层后加了一...
0.45fps)已经比之前的RCNN (0.02fps)提升了不少,但是距离实时检测(>=25fps)还有很大的差距,因此Yolo-v1的主要聚焦于提升检测速度。尽管其检测效果比Fast RCNN差,但是它的检测速度(>=45fps)却比前者高不少! Idea 与Fast RCNN采用selective search方法产生proposal不同的是:yolo-v1采用了通过在feature_map的每...
Fast RCNN 继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度。 同样使用最大规模的网络,Fast RCNN和RCNN相比,训练时间从84小时减少为9.5小时,测试时间从47秒减少为0.32秒。在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几,约在66%-67%之间。
检测速度慢:检测时,需要对每个推荐区域进行特征提取,计算重复性高,导致检测速度很慢。 同前面RCNN实现一样(见https://www.cnblogs.com/Haitangr/p/17690028.html),本文将基于Pytorch框架,实现Fast RCNN算法,完成对17flowes数据集的花朵目标检测任务。
【Fast R-CNN检测】 因为存在RoI数量较多,几乎一半的前向传播事件都花在全连接层上。通过 truncated SVD压缩可以轻松达到加速。 【越多的候选区域越好吗】 常用的主要有两种目标检测器:稀疏的selective search 和 密集的DPM,稀疏的候选区域提议是一种首先拒绝大量候选者,留下一小部分待评估的分类器的提议机制的级联...
为了解决R-CNN速度慢的问题,Fast R-CNN和Faster R-CNN相继被提出。Fast R-CNN通过共享卷积层的方式减少了计算量,从而提高了检测速度。而Faster R-CNN则进一步引入了RPN(Region Proposal Network)网络,用于生成候选区域,从而进一步提高了检测速度。 三、YOLO和SSD算法 与R-CNN系列算法不同,YOLO和SSD算法采用了不同...
Fast R-CNN将整个图像归一化后直接送入CNN网络,卷积层不进行候选区的特征提取,而是在最后一个池化层加入候选区域坐标信息,进行特征提取的计算。 2.训练速度慢 同上 3.训练所需空间大 R-CNN中目标分类与候选框的回归是独立的两个操作,并且需要大量特征作为训练样本。