Fast R-CNN 极大地提升了目标检测训练和预测的速度,如图所示。从 图中我们可以看出,Fast R-CNN 把训练时长从 R-CNN 的 84 小时下降到了 8.75 小时,每张图片平均总预测时长从 49 秒降到 2.3 秒。从图中我们还可以 看出,在 Fast R-CNN 预测的这 2.3 秒中,真正的预测过程仅仅占用 0.32 秒,而 Region pr...
首先给出Fast R-CNN的模型架构图,如下图所示。 从图1可以看出,Fast R-CNN的主要流程是首先仍然是利用选择性搜索获取图像中的推荐区域,之后将原始图片利用VGG16网络进行提取特征,之后把图像尺寸、推荐区域位置信息和特区得到的特征图送入RoI池化层,进而获取每个推荐区域对应的特征图。接着网络分成两个并行分支,一个...
FAST-RCNN将整张图像归一化后直接送入CNN,在最后的卷积层输出的feature map上,加入建议框信息,使得在此之前的CNN运算得以共享. (2) 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...
原因:R-CNN一张图像内候选框之间大量重叠,提取特征操作冗余。 解决:Fast R-CNN将整张图片归一化送入神经网络,在最后一层再加入候选框信息(这些候选框还是经过SelectiveSearch 提取,再经过一个ROI 层统一映射到最后一层特征图上,而RCNN是通过拉伸来归一化尺寸),这样提取特征的前面层就不再需要重复计算。 问题三:...
Faster R-CNN总结 Mask R-CNN 总结 回到顶部 目标检测-Overfeat模型 滑动窗口 目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口,利用分类识别目标。 为了在不同观察距离处检测不同的目标类型,我们使用不同大小和宽高比的窗口。如下图所示: 注:这样就变成每张子图片输出类别以及位置,变成分类问题。
Fast R-CNN 与SPPNet最大的区别就在于,Fast R-CNN不再使用SVM进行分类,而是使用一个网络同时完成了提取特征,判别类别和框回归三项任务。 二、Faster R-CNN原理 Fast R-CNN看似很完美了,但在Fast R-CNN中还存在着一个有点尴尬的问题:它需要先使用Selective Search提取框,这个方法比较慢,同时,检测一张图片,大...
这里没什么好说的,就是使用经典的几个网络对输入图片提取特征,最后输出feature map。如VGG16、res50、res101等。 区域建议网络RPN 图2 RPN网络 RPN是Faster R-CNN的核心所在,它是一个全卷积网络,输入是前面cnn提取的特征图,使用3*3的卷积核在特征图上滑动,步长为1,padding为2。同时要引入Anchors的概念。具体操...
1.2、Fast R-CNN的主要解决手段 针对R-CNN检测算法的存在的上述问题,Fast R-CNN主要从以下几方面着手进行改进: 1、对 region proposal 生成算法保留,暂时不考虑改进 2、既然提取一张图片中的2000个proposal的深度特征的过程存在信息冗余,那么对于一张图片,将全图送入CNN model,只进行一次前传操作,然后得到中间某个...
Fast R-CNN算法流程可分为3个步骤 用selective search在一张图片中生成约2000个object proposal,即RoI。 把图像输入到卷积网络中,并输入候选框,在最后一个卷积层上对每个ROI求映射关系,并用一个RoI pooling layer来统一到相同的大小,得到 (fc)feature vector,即一个固定维度的特征表示。