经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显。 img 图1 Faster RCNN基本结构(来自...
1、特征提取部分:vgg网络 2、RPN部分:这部分是Faster R-CNN全新提出的结构,作用是通过网络训练的方式从feature map中获取目标的大致位置; 3、Proposal Layer部分:利用RPN获得的大致位置,继续训练,获得更精确的位置; 4、ROI Pooling部分:利用前面获取到的精确位置,从feature map中抠出要用于分类的目标,并pooling成固...
特征提取: 对每个候选区域,使用深度卷积网络提取特征(CNN) 类别判断: 特征送入每一类的SVM分类器,判别是否属于该类 位置精修: 使用回归器精细修正候选框位置 R-CNN 将CNN引入目标检测的开山之作 每个候选框就是RoI(感兴趣的区域,region of interest) 选择性搜索,可以得到很多候选区 ROI要warp到同样尺寸输入到CNN...
接下来看Faster RCNN中的定义: 和resnet的结构一样包括了_image_to_head和_head_to_tail,它的_crop_pool_layer和其他的一样放在了它继承的类Network里面,函数和resnet里的一样。 西工大陈飞宇还在成长,如有错误还请批评指教。
从R-CNN到Fast R-CNN,再到本文的Faster R-CNN,目标检测的四个基本步骤(候选区域生成,特征提取,分类,位置精修)终于被统一到一个深度网络框架之内。所有计算没有重复,完全在GPU中完成,大大提高了运行速度。 Faster R-CNN可以简单地看做“区域生成网络(RPN)+Fast RCNN“的系统,用区域生成网络代替Fast R-CNN中...
faster rcnn中的候选框是怎么复用cnn特征的 rcnn候选框生成,算法整体思想总体分为四个步骤(下文讲逐步骤分析):1.候选区域生成:一张图像生成1K~2K个候选区域(采用SelectiveSearch方法)2.特征提取:对每个候选区域,使用深度卷积网络提取特征(CNN)3.类别判断:特征送
1.2 Fast-RCNN Fast-RCNN为了解决特征提取重复计算问题而诞生,并且Fast-RCNN巧妙的将目标识别与定位放在同一个CNN中构成Multi-task模型。 Fast-RCNN先用Selective Search找出候选框,’而后整张图过一次CNN,然后用RoI Pooling,将对应候选框的部分做采样,得到相同长度的特征,又经过两层全连接层之后得到最终的特征。接...
论文的题目是 《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1311.2524 R-CNN的结构就是Selective Search + CNN + SVM,算法流程: 1) 用Selective Search提取出2000个候选框(Region Proposal) 2) 用去掉Softmax的AlexNet网络提取特征 3) 用...
1. Faster R-CNN架构 image.png 主体为3部分。 Extractor用于对图像提取特征,得到feature map. RPN提供感兴趣区域rois ROIHead 对rois进行分类与坐标回归 2.数据处理 Faster R-CNN有对原始图像进行resize成HxW的操作。使得长边小于等于1000,短边小于等于600(至少有一个等于)。可直接理解为resize为1000*600. ...