RCNN的速度确实很慢,一张图像的推理时间要好几秒,SPP在RCNN的基础上做了一个改动,也就是不是所有的候选框都需要通过卷积层,而是整张图像经过卷积层后形成特征图,然后通过SS方法挑选出的候选框通过一种方法直接映射到特征图上,形成候选框的特征图进入后面的SPP和FC层,详情可以参考我这个专栏中的RCNN的文章。
AlexNet的输入固定为227*227,这导致R-CNN的输入尺寸固定; R-CNN的训练时多阶段的,这也导致R-CNN不能共享权重。R-CNN的训练主要分成3块:AlexNet、SVM与边界框回归,这也就导致为训练R-CNN会为保存权重造成占用大量内存空间; 那么做为R-CNN的改改进版本,Fast R-CNN吸取了SPPNet中的空间金字塔池化层对上述R-CN...
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...
R-CNN网络训练、测试速度都很慢:R-CNN网络中,一张图经由selective search算法提取约2k个建议框【这2k个建议框大量重叠】,而所有建议框变形后都要输入AlexNet CNN网络提取特征【即约2k次特征提取】,会出现上述重叠区域多次重复提取特征,提取特征操作冗余; R-CNN网络训练、测试繁琐:R-CNN网络训练过程分为ILSVRC 2012...
(Selective Search + CNN + ROI) 主要解决RCNN如下问题: R-CNN由于候选区域有大量的重叠,提取特征重复计算重叠区域的特征,测试训练速度慢。Fast-RCNN,不在通过先从图像中提取2k个候选区域,然后把2k候选区域分别输入到cnn中,而是将整张图输入到CNN中提取特征,生成感兴趣区域,在这些特征图上使用选择性搜索来生成预...
Fast RCNN特征提取、分类、参数回归都融合成在了一个CNN网络中了,而RCNN分成了三个部分。 同样使用VGG16作为网络的backbone(主干),推理速度在GPU上达到5fps(包括候选区域的生成),准确率也有进一步的提升。 Faster RCNN=Fast RCNN+RPN 1.得到候选框:将整张图像输入conv层得到特征图,将特征图输入到RPN中得...
在Fast RCNN之前提出过SPPnet来解决R-CNN中重复卷积问题,但SPPnet仍然存在与R-CNN类似的缺陷: (1)训练分多步骤(需要SVM分类器,额外的regressors) (2)空间开销大 因此,该文提出的Fast RCNN便是解决上述不足,在保证效果的同时提高效率。基于VGG16的Fast RCNN模型在训练速度上比R-CNN快大约9倍,比SPPnet快大约...
而在fast-rcnn中所采用的批量输入为少量图片多ROI训练的mini batch形式,同一张图片卷积计算的特征图可以共享,以少量多批次的进行训练,这样便没有了存储的要求。 在训练的时候利用特征的优点,在训练中对SGD mini-batch进行分层采样,首先采样N个图像,然后从每个图像中采样R/N 个RoI。重要的是,来自同一图像的RoI在...
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算法采用了不同的思路进行目标检测。它们将目标检测视为一个回归问题,直接预测目标...
RCNN的框架图如下，它由以下几部分构成：1）区域候选框生成器（Region Proposal Extractor）；2）CNN特征...