首先,我们来回顾一下Fast R-CNN之前的目标检测算法——RCNN。RCNN在处理图像时,首先会对图像进行候选框提取,然后对每个候选框进行特征提取和分类。然而,这种做法存在三个主要问题:测试速度慢、训练速度慢和训练所需空间大。Fast R-CNN正是针对这些问题进行了改进。 Fast R-CNN的主要思想是将整张图像归一化后直接...
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...
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,所以你既可以看到CNN,又可以看到SVM、选择性搜索等算法。它的想法简单朴素...
Fast R-CNN 与SPPNet最大的区别就在于,Fast R-CNN不再使用SVM进行分类,而是使用一个网络同时完成了提取特征,判别类别和框回归三项任务。 二、Faster R-CNN原理 Fast R-CNN看似很完美了,但在Fast R-CNN中还存在着一个有点尴尬的问题:它需要先使用Selective Search提取框,这个方法比较慢,同时,检测一张图片,大...
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) ...
1.1基本CNN【例如‘VGG’,'RESnet‘等】 首先由于输入的图片可能会存在尺寸不同的问题,例如 900X600 的图片和 800X500 的图片无法输入到同一个基础CNN中,因此需要将输入图片统一,此处为设置为 900X600。 最初的图片在经过尺寸统一处理后,要放入卷积网络中,并产生Faster RCNN最初的输入feature map【512X37X50】...
Fast R-CNN是一种高效的对象检测算法,由Ross Girshick在2015年提出。它是对之前的R-CNN算法的改进,旨在解决R-CNN在速度和训练过程中的一些缺陷。Fast R-CNN通过引入一些关键的创新,显著提高了训练速度、检测速度以及内存使用效率。 一、主要特点和工作流程 1.特征提取: 与R-CNN不同,Fast R-CNN对整个输入图像只...
RPN是Faster R-CNN的核心所在,它是一个全卷积网络,输入是前面cnn提取的特征图,使用3*3的卷积核在特征图上滑动,步长为1,padding为2。同时要引入Anchors的概念。具体操作是在对特征图卷积的同时,以每个卷积核的中心点为anchors的中心,为每个特征点生成长宽比为[1:1,1:2,2:1]的共9个矩形,如下图所示: ...
Fast R-CNN就是在R-CNN的基础上采纳了SPP Net的方法,使得性能进一步提高。 与R-CNN相比,Fast R-CNN主要有两点不同:一是最后一个卷积层加入了ROI pooling layer,二是损失函数使用了多任务损失函数(multi-task loss),将边框回归Bounding Box Regression直接加入到CNN网络中训练 ...