代码链接:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn. 《Fast R-CNN》是2015年发表在cs.CV上的一篇论文,Fast R-CNN的全称是Fast Region-based Convolutional Network快速的基于区域的卷积神经网络,它是针对目标检测方法R-CNN的改进,主要加快了模型的训练和预测速度。与R-CNN比较,其训练时速度提升9倍,预测时速度...
也就是说,之前R-CNN的处理流程是先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做box regression,而在Fast R-CNN中,作者巧妙的把box regression放进了神经网络内部,与region分类和并成为了一个multi-task模型,实际实验也证明,这两个任务能够共享卷积特征,并相互促进。 所以,Fast-RCNN很重要的一个贡献是成...
R-CNN的全称是Region-CNN,是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。R-CNN基于卷积神经网络(CNN),线性回归,和支持向量机(SVM)等算法,实现目标检测技术。2014年,Ross B. Girshick使用Region Proposal + CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征,设计了R-CNN框架,使得目标检测取得巨大突破,并开启了基于...
RCNN全称是Regions with CNN Features,是将深度学习应用到物体检测领域的经典之作,并凭借卷积网络出色的特征提取能力,大幅度提高了物体检测的效果。虽然RCNN显著地提高了物体检测的效果,但仍存在一下三大问题:1、RCNN需要多步训练,训练步骤繁琐且训练速度较慢;2、在涉及分类的全连接网络的输入尺寸是固定的,无法输入...
全称是Region-CNN,它可以说是第一个成功地将深度学习应用到目标检测上的算法。 后面将要学习的Fast R-CNN, Faster R-CNN全部都是建立在R-CNN基础上的。 传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举去选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并使用图像识别万法分类,得到所有分类...
全称为region proposals net 区域建议网络,和faster RCNN后面的网络共享卷积网络。 取代RCNN和fast RCNN中的Selective Search算法,使每个图片产生建议框的数量从2000减小为300,且建议框的质量也有本质提高。 训练RPN时,只对两种anchor给予正标签:和gt_box有着最高的IoU && IoU超过0.7。如果对于 ...
ss区域提取算法加上fast rcnn算法,是faster rcnn算法的前身,由于其巨大计算量以及无法端到端训练,故而提出区域提取网络RPN加上fast rcnn的faster rcnn算法。但是你是否想过去掉RPN,仅仅在fast rcnn算法基础上额外引入点新技术就可以实现更简洁、更高精度的替代算法? 本文借鉴了最新提出的detr算法核心思想,从而实现...
从上表中可以看到R-CNN和Fast RCNN在SVM分类器上,在小网络和中网络情况下R-CNN稍好一些,在大网络情况下,则Fast RCNN要高一些;而Fast RCNN在SVM和Softmax之间发现三种网络下Softmax都要比SVM稍高一些。 总体来说,Fast RCNN和R-CNN相比在mAP指标上相差不大,但是在检测速度和训练速度上都有了大幅度的提升。
FasterRCNN结构的代码主要见./model.faster_rcnn.py,其结构包含三大部分: 预训练的CNN模型decom_vgg16 rpn网络RegionProposalNetwork roi及以上网络VGG16RoIHead 下面,将以放缩后大小为[1, 3, 600, 800]的图片为例针对每个部分分别介绍。图像类别共计21类(包含背景)。