Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 网络结构 Faster R-CNN 使用了注意力(attention)机制,它由两个模块组成。 1. RPN(region proposal network) 作用是推荐图像中的有物体区域。 2. Fast R-CNN检测器 作用是检测是什么物体。 RPN RPN 网络的输入是任意大小的图像,...
经典的检测方法生成检测框都非常耗时,如OpenCV adaboost使用滑动窗口+图像金字塔生成检测框;或如R-CNN使用SS(Selective Search)方法生成检测框。而Faster RCNN则抛弃了传统的滑动窗口和SS方法,直接使用RPN生成检测框,这也是Faster R-CNN的巨大优势,能极大提升检测框的生成速度。 img 图4 RPN网络结构 上图4展示了RPN...
对于每一一个区域: 修正区域为CNN的输入,利用网络对候选框提取到特征 提取候选框(选择性搜索步骤) ➢step0:生成区域集R,具体参见论文《Efficient Graph-Based Image Segmentation》 ➢step1:计算区域集R里每个相邻区域的相似度S={s1,2...} ➢step2:找出相似度最高的两个区域,将其合并为新集,添加进R . ...
定义一个2x2的方格,每个方格内部再定义四个小方格,每个方格的中心作为黑点位置,可以理解为取值位置,用该框遍历特征图,选取四个点处的值最大的为池化后的值。 四、全连接模块-RCNN 上面流程得出来的是256个ROI,输入RCNN,最终输出的是分类结果和回归结果,即分类和偏移预测,21个类别,84个位置偏移(每个类别4个)。
1、下载Faster R-CNN源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 2、安装扩展包 下载的源码中有一个 requirements.txt文件,列出了需要安装的扩展包名字。可以在cmd中直接运行以下代码: pip install -r requirements.txt 或者使用pip命令一个一个安装,所需要的扩展包有:cython、opencv-python、...
Fast R-CNN 网络,得到物体实际类别以及微调的矩形框位置。 (3)使用(2)中的网络初始化 RPN,固定前面卷积层,只有调整 RPN 层的参数。 (4)固定前面的卷积层,只训练并调整 Fast R-CNN 的 FC 层。有了 RPN 的帮助,Faster R-CNN 的速度大大提升,(如图所示) ...
Faster R-CNN有四个子模块组成 主干网络 主干网络可以是预训练好的ResNet50,VGG16等网络,将图片压缩为固定尺寸的Feature Map。已经预训练完毕。 ResgionProposalNetwork 根据Feature Map生成与原图尺寸对应的建议框。需要训练。 ROIPooling 给定Feature Map和一系列建议框,将Feature Map中对应的每个建议框内容截取为相同...
Fast R-CNN(Selective Search + CNN + ROI) 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...
faster-rcnn 步骤理解 (1)输入图像预处理; 1、图像(三通道),每个像素点减去一个均值像素,默认为(102.9801, 115.9465, 122.7717); 2、缩放;根据插值法进行图像缩放,规则为:首先将图像最短边固定为600个像素点,最长边根据这个缩放比例进行相应调整,如果此时最长边大于1000个像素点,则将最长边固定为1000个像素,最...