细心的同学可能看出来了问题,R-CNN虽然不再像传统方法那样穷举,但R-CNN流程的第一步中对原始图片通过Selective Search提取的候选框region proposal多达2000个左右,而这2000个候选框每个框都需要进行CNN提特征+SVM分类,计算量很大,导致R-CNN检测速度很慢,一张图都需要47s。 有没有方法提速呢?答案是有的,这2000个r...
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-CNN的相关缺点进行改进。接下来我们对Fast R-CNN进行详细介绍。
Fast R-CNN与R-CNN的另外的一个主要区别点是采用了softmax分类器而不是SVM分类器,而且训练过程是单管道的,因为Fast R-CNN将分类误差和定位误差合并在一起训练,定位误差采用smooth L1 而不是R-CNN中的L2。因此,整个网络可以端到端的训练。 Fast-RCNN提出之后,基于深度学习的目标检测框架问题已经非常清晰,就是能...
FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层特征不需要再重复计算且不再需要把大量数据存储在硬盘上. (3) 训练所需空间大:R-CNN中独立的SVM分类器和回归器需要大量特征作为训练样本,需要大量的硬盘空间.FAST-RCNN...
用RCNN进行目标检测的整个过程有三个模型: 用于特征提取的CNN 用于目标物体辨别的线性SVM分类器 调整边界框的回归模型。 这些过程合并在一起,会让RCNN的速度变慢,通常每个新图片需要40—50秒的时间进行预测,基本上无法处理大型数据集。 所以,这里我们介绍另一种能突破这些限制的目标检测技术。 3. Fast RCNN 3.1...
RCNN由四个部分组成:SS算法、CNN、SVM、bbox regression。 2.5 RCNN的缺点 (1)训练和测试速度慢,需要多步训练,非常繁琐。 (2)由于涉及分类中的全连接网络,因此输入CNN的候选区域尺寸是固定的,造成了精度的降低。 (3)候选区域需要提前提取并保存,占用的空间很大。对于非常深的网络,如VGG16,从VOCO7训练集上的...
目标检测R-CNN模型 完整R-CNN结构 候选区域(Region of Interest)得出 CNN网络提取特征 特征向量训练分类器SVM 非最大抑制(NMS) 修正候选区域 检测的评价指标 R-CNN总结 缺点 SPPNet spatial pyramid pooling 多任务损失-Multi-task loss Fast R-CNN总结 ...
FAST-RCNN将整张图像归一化后直接送入CNN,在最后的卷积层输出的feature map上,加入建议框信息,使得在此之前的CNN运算得以共享. (2) 训练时速度慢:R-CNN在训练时,是在采用SVM分类之前,把通过CNN提取的特征存储在硬盘上.这种方法造成了训练性能低下,因为在硬盘上大量的读写数据会造成训练速度缓慢. ...
Fast RCNN 通过在共享特征图上进行ROI Pooling操作大大的降低了模型的推理时间。不再使用SVM分类器进行分类,可以进行端对端的训练。提出了平衡正负样本,且随机选取小批次的候选框进行训练,使得训练加快。 三、Faster R-CNN更快更强 继2014年推出R-CNN,2015年推出Fast R-CNN之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick...
Fast RCNN 的改进可以用下面两幅图概括。其中,左图是原 RCNN 的做法,而右图则是 Fast RCNN 的做法。 以上两点基本就是 Fast RCNN 所做的改进了。替换 SVM 这一步是很容易实现的,整合线性模型的操作也可以借助multi-task CNN的思想实现,但共享卷积操作却会遇到一个严重的问题。因为卷积得到的特征,最后都需...