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...
Fast RCNN的训练流程是:CNN获取特征图 → ROI_POOL提取候选区域特征 → 获取分类器和回归器结果 → 多任务损失参数调优。可知,Fast RCNN模型结构中需要依次实现图像特征提取器features、ROI池化、分类器classifier和回归器regressor,训练过程中需要构建多任务损失函数。下文详细介绍相关结构和代码。 3.1 Fast RCNN模型结...
下面我会依次介绍RCNN、FastRCNN、FasterRCNN的原理和演变过程。 RCNN 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特征提取器;3)SVM分类器根据特征进行分类;4)回归模型用于收紧边界框。 RCNN诞生之时深度学习刚刚兴起,它是深度学习和传统机器学习算法结合的产物,...
Fast R-CNN顾名思义,是在经典R-CNN基础上进行改进的一种升级版two-stage目标检测网络,由于其借鉴了SPPnet中空间金字塔的设计——RoI pooling layer。其提供对多尺度图片输入的支持,且直接对整张图片进行CNN特征提取(而不是R-CNN中对2k个region单独进行提取)节约了大量时间,使得模型训练和测试效率上升了一个数量级...
fast rcnn代码详解 faster rcnn介绍 1.Faster RCNN 整体思路概述 如图1.1所示,Faster RCNN 的整体框架按照功能区分,大致分为4个模块,分别是特征提取网络backbone模块、RPN模块、RoI and RoI pooling模块和RCNN模块。 图1.1 Faster RCNN 整体框架 Backbone模块:主要负责接收输入数据,并进行数据预处理和特征提取得到...
1) RCNN版本: 在RCNN中,利用class-specific(特定类别)的bounding box regressor。也即每一个类别学一个回归器,然后对该类的bbox预测结果进行进一步微调。注意在回归的时候要将bbox坐标(左上右下)转为中心点(x,y)与宽高(w,h)。对于bbox的预测结果P和gt_bbox Q来说我们学要学一个变换,使得这个变换可以将...
RCNN (Region Based Convolutional Neural Network) 是最早期的对象识别模型,实现比较简单,可以分为以下步骤: 用某种算法在图片中选取 2000 个可能出现对象的区域 截取这 2000 个区域到 2000 个子图片,然后缩放它们到一个固定的大小 用普通的 CNN 模型分别识别这 2000 个子图片,得出它们的分类 ...
一、Fast R-CNN详解 1.从传统方法到R-CNN 基于传统的方法,先要进行区域建议的生成,然后对每个区域进行手工特征的设计和提取,然后送入分类器。在Alexnet出现后,CNN的性能比较好,不但可以学习手工特征还有分类器和回归器。CNN主要用来提取特征,SS提取出的最小外接矩形可能不精准,这样的话就需要Bounding Box回归对区域...
RCNN RCNN (Region Based Convolutional Neural Network) 是最早期的对象识别模型,实现比较简单,可以分为以下步骤: 用某种算法在图片中选取 2000 个可能出现对象的区域 截取这 2000 个区域到 2000 个子图片,然后缩放它们到一个固定的大小 用普通的 CNN 模型分别识别这 2000 个子图片,得出它们的分类 ...