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。 二、Fast RCNN算法实现 如下为RCNN算法和Fast RCNN算法流程对比图: RCNN算法实现过程中,需要将生成的所有推荐区域(~2k)缩放到同一大小后,全部走一...
1 RCNN(候选域与CNN结合) RCNN(Regions with CNN features),基于Region Proposal所提出的目标检测算法,由Ross B. Girshick于2014年所发表,将卷积神经网络用于提取图像的特征,然后使用SVMs进行分类,在结果上一举将PASCAL VOC数据集的检测率从35.1%提升到了53.7%。 技术思路如下: Selective Search获取RP候选框(约2000...
RCNN(Region with CNN feature)算法出现于2014年,是将深度学习应用到目标检测领域的开山之作,凭借卷积神经网络出色的特征提取能力,大幅度提升了目标检测的效果。 RCNN在PASCAL VOC2012数据集上将检测率从35.1%提升至53.7%,使得CNN在目标检测领域成为常态,也使得大家开始探索CNN在其他计算机视觉领域的巨大潜力。 论文:《...
Fast R-CNN 使用特征提取器(CNN)先提取整个图像的特征,而不是从头开始对每个图像块提取多次。然后,我们可以将创建候选区域的方法直接应用到提取到的特征图上。例如,Fast R-CNN 选择了 VGG16 中的卷积层 conv5 输出的 Feture Map 来生成 ROI,这些关注区域随后会结合对应的特征图以裁剪为特征图块,并用于目标检测...
图9 R-CNN整体流程图 2.1.6 R-CNN算法不足 训练时间长:主要原因是分阶段多次训练,而且对于每个region proposal都要单独计算一次feature map,导致整体的时间变长。 占用空间大:主要原因是每个region proposal的feature map都要写入硬盘中保存,以供后续的步骤使用。
Fast R-CNN算法是R-CNN算法的进一步衍生算法,它通过引入ROI pooling层,避免了R-CNN算法对同一区域多次提取特征的情况从而提高了算法的运行速度,总体流程上虽然仍然无法实现端到端的训练,但是也在R-CNN算法的基础上有了很大的改进。 图1:Fast R-CNN算法示意图 ...
(2)与 R-CNN 类似, 为了使不同尺寸的 ROI 可以统一进行训练,FastR-CNN 将每块候选区域通过池化的方法调整到指定的 M*N,所以此时特征层上调整后的 ROI 作为分类器的训练数据。与 R-CNN 不同的是,这里将分类和回归任务合并到一起进行训练,这样就将整个流程串了起来。Fast R-CNN 的池化示意图如图所示,即先...
按上述步骤得到一个 2×2 的特征图块,可以馈送至分类器和边界框回归器中。 1.5 Faster R-CNN Fast R-CNN 依赖于外部候选区域方法,如选择性搜索。但这些算法在 CPU 上运行且速度很慢。在测试中,Fast R-CNN 需要 2.3 秒来进行预测,其中 2 秒用于生成 2000 个 ROI。
Fast R-CNN[2],它非常巧妙地解决了R-CNN的几个主要问题。Fast R-CNN的训练和预测过程如图1所示。 图1 Fast R-CNN训练和预测过程示意图 具体训练步骤如下。 1)将整张图片和ROI直接输入到全卷积的CNN中,得到特征层和对应在特征层上的ROI(特征层的ROI信息可用其几何位置加卷积坐标公式推导得出)。