2.2 Fast R-CNN算法 继2014年的R-CNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度。同样使用最大规模的网络,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上的准确率相差无几,约在66%-67%之间。 2.2.1 ...
Fast R-CNN组合了classification和regression, 做成single Network,实现了端到端的训练,实际上它相对RCNN最大的改进是抛弃了多个SVM分类器和bounding box回归器的做法,一起输出bbox和label, 很大程度上提升了原始RCNN的速度。 这里出现了一个新的概念,ROI Polling,很重要,是考点,解释一下: ROI Pooling(Region of ...
从R-CNN到Fast R-CNN,再到Faster R-CNN,目标检测的四个基本步骤(候选区域生成、特征提取、目标分类、边框回归)终于被统一到一个深度网络框架之内。 R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks) 步骤:1. SS提取RP; 2. CNN提取特征; 3. SVM分类; 4. BB盒回...
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. 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在训练时,...
在推理框架方面,R-CNN到Fast R-CNN通过提取RoI进行并行处理,将分类和定位整合为一个多任务,同时设计了RoI pooling来实现特征对齐。而Faster R-CNN则通过引入RPN来加速region proposal的生成,并提出anchor来适应不同形状的目标。到了Mask R-CNN,通过增加一个mask分支,完美展现了Faster R-CNN的扩展性,并设计了RoIAli...
2)针对传统CNN需要固定尺寸的输入图像,crop/warp(归一化)产生物体截断或拉伸,会导致输入CNN的信息丢失; 3)每一个ProposalRegion都需要进入CNN网络计算,上千个Region存在大量的范围重叠,重复的特征提取带来巨大的计算浪费。 二、Fast RCNN 为了解决以上的问题,fast rcnn主要引进了2个方面。
Fast R-CNN(Selective Search + CNN + ROI) Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; RPN全称是Region Proposal Network,Region Proposal的中文意思是“区域选取”,也就是“提取候选框”的意思,所以RPN就是用来提取候选框的网络 Regions of interest(ROI) ...
Faster R-CNN是R-CNN和Fast R-CNN的进化,它主要解决了前者的训练和测试时间长,占用存储空间大,以及多阶段操作的问题。它的核心改进在于引入了RPN(Region Proposal Network),直接从图像中生成候选区域,显著提升了速度。Faster R-CNN采用了VGG16或MobileNet等深度网络作为特征提取器,通过RPN找到候选...
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 ...