出现于 2015 年早期的 Fast R-CNN 是 R-CNN 的改进,其采用兴趣区域池化(Region of Interest Pooling,RoI Pooling) 来共享计算量较大的部分,提高模型的效率. Faster R-CNN 随后被提出,其是第一个完全可微分的模型. Faster R-CNN 是 R-CNN 论文的第三个版本. R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 作者...
下面是整个 Faster RCNN 结构的示意图: 利用anchor是从第二列这个位置开始进行处理,这个时候,原始图片已经经过一系列卷积层和池化层以及relu,得到了这里的 feature:51x39x256(256是层数) 在这个特征参数的基础上,通过一个3x3的滑动窗口,在这个51x39的区域上进行滑动,stride=1,padding=1,这样一来,滑动得到的就是...
这里最重要的就是_fasterRCNN的forward过程: i: RCNN_base,卷积网络提取的图片特征, 输出为base_feat, shape=(batch, 512, M/16, N/16) ii: RCNN_rpn,rpn网络,计算rios、前景背景2分类loss和粗边框回归loss, 其中rois的shape=(batch, post_top_n, 5), 是排序后并经过nms后的post_top_n个anchor(经...
Faster R-CNN提出使用深度CNN网络自动计算proposals,也就是Region Proposal Networks(RPNs),而这个网络与检测网络是共享参数的,所以耗时大大降低(大概10ms/image)。 以Fast R-CNN为参照进行说明,比如使用VGG16(或者ZF模型)作为基础网络,Fast R-CNN在其上构造了检测网络部分(分类分支和回归分支),而Faster R-CNN在...
分类分支shape=(batchx1000,cls_num+1),回归分支shape=(batchx1000,4*num_class)(因为参数reg_class_agnostic=False) 这里有一个细节需要强调下:在原始faster rcnn中RCNN网络还包括了resnet的最后一个stage,也就是说resnet的stage0-stage2做为公共的基础网络部分,而stage3是在RCNN部分。为何作者将stage3作为...
Fast RCNN特征提取、分类、参数回归都融合成在了一个CNN网络中了,而RCNN分成了三个部分。 3.Faster RCNN 同样使用VGG16作为网络的backbone(主干),推理速度在GPU上达到5fps(包括候选区域的生成),准确率也有进一步的提升。 Faster RCNN=Fast RCNN+RPN ...
图3 Faster R-CNN 是精度最高的 来源:网络 COCO 数据集上,前 10 名中有 9 项都是来自于 Faster R-CNN 的变体。 这两种方法都有很多变体,one-stage 的方法在精度上不断想与 two-stage 的方法抗衡,two-stage 不断的在加快计算速度,但在数据集上的结论以及越来越快的 Faster R-CNN 变体的可以说明,Faste...
Faster R-CNN R-CNN(Region with CNN feature) 算法流程 RCNN算法流程可分为4个步骤 一张图像生成1k~2k个候选区域(使用Selective Search方法) 对每个候选区域,使用深度网络提取特征 特征送入每一类的SVM分类器,判别是否属于该类 使
原始的 Faster R-CNN 使用的是在 ImageNet 上预训练的 ZF 和 VGG,但之后出现了很多不同的网络,且不同网络的参数数量变化很大。例如,MobileNet,以速度优先的一个小型的高效框架,大约有 330 万个参数,而 ResNet-152(152 层),曾经的 ImageNet 图片分类竞赛优胜者,大约有 6000 万个参数。最新的网络结构如 ...
以下是 Fast R-CNN 的流程图: image 在下面的伪代码中,计算量巨大的特征提取过程从 For 循环中移出来了,因此速度得到显著提升。Fast R-CNN 的训练速度是 R-CNN 的 10 倍,推断速度是后者的 150 倍。 feature_maps = process(image)ROIs = region_proposal(feature_maps) for ROI in ROIs: patch = roi_...