在Faster R-CNN提出之前常用的提取前景(本文称为提取proposal)的方法是Selective Search,简称SS法,通过比较相邻区域的相似度来把相似的区域合并到一起,反复这个过程,最终就得到目标区域,这种方法相当耗时以至于提取proposal的过程比分类的过程还要慢,完全达不到实时的目的;到了Faster R-CNN时,作者就想出把提取proposal的...
原来的Alexnet先使用大的11*11的卷积核,然后逐渐变小,VGG则全部采用3*3和2*2的小卷积核,拓展了网络深度,效果更好,常见的VGG网络结构有: VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同,可分为A,A-LRN,B,C,D,E共6个配置,其中以D,E两种配置较为常用,分别称为VGG16和VGG19。接下来看Faster RCNN中的定义: 和r...
这部分承上启下,接受卷积网络提取的feature map和RPN的RoI,输出送到Fast RCNN网络中。由于RCNN模块使用了全连接网络,要求特征的维度固定,而每一个RoI对应的特征大小各不相同,无法送入到全连接网络,因此RoI Pooling将Rol的特征池化到固定的维度,方便送到全连接网络中。 RoIPooling 4、Fast RCNN R-CNN 架构 R-C...
需要提醒一下,在RPN网络的输入是原始图像经Fast R-CNN中特征提取网络(VGG或者ZF)提取出来的特征图。RPN首先要做的就是获取区间区域,这里使用的是滑动窗口法。如果把输入特征看成图像,那么图像的每一个位置,考虑9个可能的候选窗口:三种面积 \left\{ {{128}^{2}},{{256}^{2}},{{512}^{2}} \right\}...
前言:本文以Resnet50为主干特征提取网络,对Faster-RCNN整体网络结构进行一个描述。 1、Faster-RCNN整体流程图 Faster-RCNN是非常有效的目标检测算法,是一种two-stage的算法,训练整个网阔需要两个步骤:1.训练RPN网络,2.训练最关键的目标区域检测网络,相较于传统的检测算法,不需要额外的训练分类器,特征表示的过程,...
在RCNN,Fast RCNN之后,Ross B. Girshick在2016年提出Faster RCNN,将特征提取(feature extraction),proposal提取,目标定位location,目标分类classification整合到了一个网络中,性能大幅提升。作为Two-stage的代表,相比于yolo,ssd等one-stage检测方法,Faster RCNN的检测精度更高,速度相对较慢。
(2)网络前向计算; Faster RCNN的检测过程,主要分为三部分(如下图):第一部分利用VGG网络结构进行基础的特征提取;第二部分是RPN网络,负责计算可能存在目标的区域(proposals)的坐标以及判断是前景/背景以及利用RPN网络得到的目标区域再经过ROIPooling层得到相同长度的特征向量;第三部分,最后经过两个全连接层接入softmax...
1、特征提取(convolutional layer)。Faster R-CNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取候选图像的特征图。该特征图被共享用于后续RPN(Region Proposal Network)层和全连接(fully connection)层。 2、区域候选网络(Region Proposal Network)。RPN网络用于生成区域候选图像块。该层通过softmax判断锚点(anchors)属于前景...
使用ImageNet模型提取特征(上一步参数更新前的模型),使用上一步RPN网络产生的proposal作为输入(实际训练过程中是将RPN网络权重冻结再结合Fast RCNN进行训练的); 使用上一步的模型提取特征(就是用来训练Fast RCNN的特征提取网络)来再次训练RPN网络(在第一步训练的基础上),这里的特征提取网络的参数是冻结的不参与更新...
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...