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:《...
正如论文标题那般简洁精妙,该算法构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度,它的技术思路如下: Selective Search获取RP候选框(约2000个),与RCNN一致; 整张图像一次性输入CNN提取特征图feature maps,相当于进行了Proposals批处理; 根据原图与特征图feature maps的映射关系(一般是缩放16倍),提取相应的ROI候选框...
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...
继2014年的R-CNN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 R-CNN和R-CNN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。 2.2.1 基本结构 图10 网络结...
Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection;结合DPM的Deformable CNN等 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) ...
Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection;结合DPM的Deformable CNN等 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) ...
Fast R-CNN的流程图如下,这个网络的输入是原始图片和候选区域,输出是分类类别和bbox回归值。对于原始图片中的候选框区域,和SPPNet中做法一样,都是将它映射到卷积特征的对应区域(即图中的RoI projection),然后输入到RoI pooling layer,可以得到一个固定大小的特征图。将这个特征图经过2个全连接层以后得到RoI的特征,...
Fast RCNN 具体流程如下: (1)输入图像; (2)通过深度网络中的卷积层(VGG、Alexnet、Resnet等中的卷积层)对图像进行特征提取,得到图片的特征图; (3)通过选择性搜索算法得到图像的感兴趣区域(通常取2000个); (4)对得到的感兴趣区域进行ROI pooling(感兴趣区域池化):即通过坐标投影的方法,在特征图上得到输入图像...
以下是 Fast R-CNN 的流程图: image 在下面的伪代码中,计算量巨大的特征提取过程从 For 循环中移出来了,因此速度得到显著提升。Fast R-CNN 的训练速度是 R-CNN 的 10 倍,推断速度是后者的 150 倍。 feature_maps = process(image) ROIs = region_proposal(feature_maps) for ROI in ROIs: ...
Fast R-CNN的流程图如下,网络有两个输入:图像和对应的region proposal。其中region proposal由selective search方法得到,没有表示在流程图中。对每个类别都训练一个回归器,且只有非背景的region proposal才需要进行回归。 ROI pooling:ROI Pooling的作用是对不同大小的region proposal,从最后卷积层输出的feature map提取...