2.fast R-CNN 训练框架 2.1 多任务损失函数 2.2 mini-batch 采样 2.3RoI 池化层反向传播 3.全连接层SVD优化 Ross B. Girshick 在 2014 年提出 R-CNN 算法后一年,在 2015 又提出了 fast R-CNN 算法,是在 SPPnet 的基础上对 R-CNN 的再次“升级”。 1.算法简介 R-CNN 算法有非常明显的缺陷: 1.训练...
接下来,我们对Fast R-CNN进行详细解析,并与R-CNN进行对比。在这篇这篇笔记中,我们将从RoI池化层、多任务损失、小批量采样等方面进行详细讲解。 2.1 R-CNN简单回顾 首先回归下R-CNN的整体框架: 利用选择性搜索(SS)算法获取约2000个推荐区域; 然后将所有推荐区域转换尺寸后送入AlexNet进行提取特征 ; 接着将提取...
在Faster R-CNN中,分类任务的损失函数采用交叉熵损失函数。分类损失的目标是根据物体的特征将其正确地分类为不同的类别。具体而言,对于每个RoI(Region of Interest,感兴趣区域),将其特征向量输入全连接层进行线性变换,然后通过Softmax函数进行归一化,得到各个类别的概率分布。分类损失函数如下所示: L_cls = - ∑ ...
接下来,Fast R-CNN将ROI Pooling得到的特征向量送入全连接层进行分类和位置精调。这里需要注意的是,Fast R-CNN将分类和位置精调两个任务统一用深度网络实现,即使用同一个网络同时输出类别概率和边界框回归参数。这样,就可以实现端到端的训练,进一步提高了检测精度。 在训练过程中,Fast R-CNN采用了多任务损失函数,...
Fast-Rcnn 改进: 1. 比R-CNN更高的检测质量(mAP); 2. 把多个任务的损失函数写到一起,实现单级的训练过程; 3. 在训练时可更新所有的层; 4. 不需要在磁盘中存储特征。 解决方式具体即以下几点: 1.训练的时候,pipeline是隔离的,先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做bbox regression。FRC...
Fast R-CNN 优点: Fast R-CNN 融合了 R-CNN 和 SPP-NET 的精髓, 并且引入多任务损失函数, 使整个网络的训练和测试变得十分方便。在 Pascal VOC2007 训练集上训练,在VOC2007 测试的结果为66.9%(mAP),如果使用 VOC2007+2012 训练集训练,在 VOC2007 上测试结果为 70%(数据集的扩充能大幅提高目标检测性能)。
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-RCNN 一、fast-RCNN简介 二、fast-RCNN算法的3个步骤 1.概念:训练数据的采样(正负样本) 2.分类器 3.边界框回归器 4.多任务损失函数 三、论文解析补充 1.R-CNN的缺点 2.Fast R-CNN方法的几个优点 3.Fast R-CNN引入Rol层 4.尺度不变性 ...
多任务损失函数(Multi-task Loss) Fast R-CNN统一了类别输出任务和候选框回归任务,有两个损失函数:分类损失和回归损失。分类采用softmax代替SVM进行分类,共输出N(类别)+1(背景)类。softmax由于引入了类间竞争,所以分类效果优于SVM,SVM在R-CNN中用于二分类。回归损失输出的是4*N(类别),4表示的是(x,y,w,h分...
除了分层采样之外,Fast R-CNN 还使用了多任务损失函数,即在在微调阶段联合优化Softmax分类器和检测框回归,而不是分别在三个独立的阶段训练softmax分类器,SVM 和回归器。多任务损失函数如下: 另外,Fast R-CNN还使用了小批量的采样、通过RoI池化层的反向传播来辅助训练。这些都使得Fast R-CNN最大程度上达到较好的...