Faster R-CNN的优缺点 性能优越:通过两阶段网络与RPN,实现了高精度的物体检测性能。 两阶段网络:相较于单阶段网络,两阶段网络更加精准,尤其适用于高精度、多尺度以及小物体问题的检测。 通用性与鲁棒性:在多个数据集及物体任务上效果都很好,易于迁移,对数据集中的目标类进行更改即可很好的改变测试模型。 可优化点...
Fast R-CNN采用多任务损失,分类和定位两大任务融入到一个网络中,共享网络参数,训练测试速度大大加快,较少了物理内存开销。 虽然Fast R-CNN解决R-CNN的两大缺点,加快的网络训练和测试速度,并且获得与R-CNN基本相当的检测性能,但是仍未解决如下几个问题: Fast R-CNN的推荐区域的生成仍未融入到网络中,还需SS算法...
训练时速度慢:R-CNN在训练时,是在采用SVM分类之前,把通过CNN提取的特征存储在硬盘上.这种方法造成了训练性能低下,因为在硬盘上大量的读写数据会造成训练速度缓慢. FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层特征不...
RCNN一般使用的是3*3步长为2的最大池化层,spp层就是限制了输出的尺寸,动态池化控制输出尺寸,不需要想RCNN限制输入图片的尺寸了。 新思想: 不传候选区域,直接传整张图片。这一块解决了上述CNN因为候选框太多处理图片慢的问题。 缺点: 无法更新空间金字塔池化之前的卷积层 2.Fast R-CNN方法的几个优点 1.mAP高...
•加在最后一个全连接层后面(如R-CNN) regression太难做了,应想方设法转换为classification问题。 regression的训练参数收敛的时间要长得多,所以上面的网络采取了用classification的网络来计算出网络共同部分的连接权值。 思路二:取图像窗口 •还是刚才的classification + regression思路 ...
Fast R-CNN 缺点: SPP 的第三个问题还没有解决,依然是耗时的候选框提取过程: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 Proposal2~3s, 而提特征分类只需 0.32s), 无法满足实时应用, 而且并没有实现 真正意义上的端到端训练测试(region proposal 使用 selective search...
缺点: 5.Faster R-CNN(2015): Faster R-CNN = Fast R-CNN + RPN 如下图,有一个RPN(Region Proposal Network)网络(此时,Faster RCNN已经去除了Selective Search的方案), 在特征图上,找到候选区域后,先进行二分类和回归;如果是正例,进一步地,然后在网络末端进行20分类和回归(还是two-stage)。训练的时候,los...
●RCNN缺点: ➢候选框选择算法耗时严重 ➢重叠区域特征重复计算 ➢分步骤进行,过程繁琐 1.2 SPPNet介绍 ➢Spatial Pyramid Pooling ➢空间金字塔池化 CNN不同尺度输入 仅对原图提取一次卷积特征 ssp: 1.3 Fast RNN介绍 ➢结合SPPNet改进RCNN ROI Pooling:单层SPPNet ...