然后我们对这个结果做一些操作,例如,我们通过 softmax 或 sigmoid 函数处理它(g(f(x)))。然后我们对这个结果做一些操作,比如计算交叉熵损失或均方根误差损失(h(g(f(x)))。这将给我们一些标量。这里没有隐藏层。这有一个线性层,一个非线性激活函数是 softmax,一个损失函数是均方根误差或交叉熵。然后我们有...
再经过两个全连接层(fully connected layers,FC),得到ROI特征向量(ROI feature vector) 之后ROI feature vector 并联两个FC,其中一个用于目标概率预测(softmax),另一个用于边界框参数的回归(bbox regressor,bbox 表示 bounding box)。 softmax 分类器 softmax 分类器输出N+1个类别的概率,如下图所示。PASCAL VOC...
10) # Layer 1 weightsself.l1_b = get_weights(10) # Layer 1 biasdef forward(self, x):x = x.view(x.size(0), -1)x = x @ self.l1_w + self.l1_breturn torch.log(softmax(x))
先使用这些提案作为输入来训练出一个收敛、精度还算可以的CNN网络;然后去掉此CNN网络最后的Softmax层/FC层后,直接使用网络最后的CNN层输出的feature maps作为一个SVM分类器的输入,对SVM分类器进行训练以识别出此区域提案可能的分类;最后第三个阶段同样是利用第一阶段训练得到的CNN前端网络拿到处理过的CNN层的feature ma...
图3. Fast R-CNN架构。将一个输入图像和多个感兴趣的区域(RoI)输入到一个全卷积网络。每个ROI汇集成一个固定大小的特征图,然后通过全连接层(FCs)映射成一个特征向量。该网络对每个RoI有两个输出向量:softmax概率和每类bounding box回归偏移。该架构采用多任务损失法进行端到端训练 ...
FC层后接入了两个不同的FC层(分支结构),分别输出两个不同的结果。第一个结果加上softmax变成候选框的类别概率,第二个结果就是候选框的4个参数的边框回归的值。 整个流程可以看下面的图: 现在,目标检测一张图片,只需要0.32秒钟,之前的RCNN可是47秒。
然后我们对这个结果做一些操作,例如,我们通过 softmax 或 sigmoid 函数处理它(g(f(x)))。然后我们对这个结果做一些操作,比如计算交叉熵损失或均方根误差损失(h(g(f(x)))。这将给我们一些标量。这里没有隐藏层。这有一个线性层,一个非线性激活函数是 softmax,一个损失函数是均方根误差或交叉熵。然后我们有...
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...
其中一个是传统softmax层进行分类,输出类别有K个类别加上”背景”类,另一个是bounding box 回归。 图3. Fast R-CNN架构。将一个输入图像和多个感兴趣的区域(RoI)输入到一个全卷积网络。每个ROI汇集成一个固定大小的特征图,然后通过全连接层(FCs)映射成一个特征向量。该网络对每个RoI有两个输出向量:softmax...
FC层后接入了两个不同的FC层(分支结构),分别输出两个不同的结果。第一个结果加上softmax变成候选框的类别概率,第二个结果就是候选框的4个参数的边框回归的值。 整个流程可以看下面的图: 现在,目标检测一张图片,只需要0.32秒钟,之前的RCNN可是47秒。