经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster R-CNN,在使用VGG16作为网络的backbone,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,该算法在2015年的ILSVRV和COCO竞赛中获得多项第一。Faster RCNN摒弃了传统的滑动窗口和选择性搜索方法,直接使用RPN生成检测框,...
通过paper 5.1节和 Table 6. 的实验结果显示,和R-CNN中的检测结果对比显示,采用本文的 multi-loss 联合优化,mAP比 R-CNN中的 分类(CNN model提特征+SVM分类)与bbox regression分开的mAP要搞几个百分点。此外,假设检测时不采用bbox regression,而训练时采用multi-loss训练CNN model 与 只采用 softmax-loss训练...
经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster R-CNN,在使用VGG16作为网络的backbone,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,该算法在2015年的ILSVRV和COCO竞赛中获得多项第一。Faster RCNN摒弃了传统的滑动窗口和选择性搜索方法,直接使用RPN生成检测框,...
R-CNN中的 loss 就是岭回归中的损失,这里的回归loss是 paper 中2.3节定义的 loc loss,下面给出loc loss中用到的 smooth-L1损失,这样设计的原因是:当差异比较小时,梯度也比较小,即只需要进行微小的调整即可;当差异比较大时,不会产生过大的梯度,而是产生范数为1的梯度,不会发生梯度爆炸。 $smooth_{L_1}=0....
介绍完特征提取,我们讲后面的分类识别,Fast R-CNN 设计了一个 MLP 来做后面的分类识别,如paper中的流程图所示: 将pooling 得到的特征,连到两个全连接层上,后面构建了两个输出端,一个是用来做分类的,判断这个候选区域里有没有某一类的目标,另外一个是用来做回归的,判断这个框检测的是否精确,分类器就是用一个...
今天,重看了 R-CNN 的后续改进 Fast R-CNN(Arxiv版)-本文中提到的paper,若未特别指明,说的就是此版本。 这里提一把辛酸泪。15年8月份到11月份,当时我参加了实验室和外面合作的一个项目。主要的工作就是在对方提供的航拍图像中,准确快速地检测出车辆等微小目标。大师兄作为该项目的实际负责人,他...
2014年R-CNN横空出世,首次将卷积神经网络带入目标检测领域。受SPPnet启发,rbg在15年发表Fast R-CNN,它的构思精巧,流程更为紧凑,大幅提高目标检测速度。 在同样的最大规模网络上,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...
Fast R-CNN论文解读 paper链接:Fast R-CNN 目录 Abstract Introduction Contributions Fast R-CNN architecture and training The RoI pooling layer Initializing from pre-trained networks Fine-tuning for detection Multi-task loss Mini-batch sampling Back-propagation through RoI pooling layers...
很久之前试着写一篇深度学习的基础知识,无奈下笔之后发现这个话题确实太大,今天发一篇最近看的论文Fast RCNN。这篇文章是微软研究院的Ross Girshick大神的一篇作品,主要是对RCNN的一些改进,但是效果十分明显,paper和项目的地址都能从Ross Girshick的主页找到:http://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/ ...
Fast-RCNN 2014年R-CNN横空出世,首次将卷积神经网络带入目标检测领域。受SPPnet启发,rbg在15年发表Fast R-CNN,它的构思精巧,流程更为紧凑,大幅提高目标检测速度。在同样的最大规模网络上,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...