Faster R-CNN是R-CNN系列中第三个模型,经历了2013年Girshick提出的R-CNN、2015年Girshick提出的Fast R-CNN以及2015年Ren提出的Faster R-CNN。 Faster R-CNN是目标检测中较早提出来的两阶段网络,其网络架构如下图所示: 可以看出可以大体分为四个部分: Conv Layers卷积神经网络用于提取特征,得到feature map。 RPN...
backbone为vgg16的faster rcnn网络结构如下图所示,可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像,首先缩放至固定大小MxN,然后将MxN图像送入网络;而 Conv layers 中包含了 13 个 conv 层 + 13 个 relu 层 + 4 个 pooling 层;RPN网络首先经过 3x3 卷积,再分别生成positive anchors和对应bounding box regression...
Faster-RCNN是一个典型的two-stage目标检测网络,而one-stage网络就相当于two-stage网络的RPN部分,其预测结果是从feature map中anchor对应的特征中预测得到的,而two-stage会对上述结果再进行roi pooling之后进一步精细化,因此更为精准。 one-stage算法对小目标检测效果较差,如果所有的anchor都没有覆盖到这个目标,那么这...
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,输出是一些矩形以及这些矩形中是否有物体的得分。如下图所示。 在原文中,RPN网络为...
1. Resnet50_Faster_RCNN 网络结构 下面两张图中,第一张是Resnet50_Faster_RCNN的网络结构流程图,第二张是详细展开后的网络卷积模块。可以发现其网络结构中主要包括Resnet50 Conv layers,RPN(Region Proposal Network), ROIPooling/ROIAlign, class/box Predictors四个模块: ...
faster-rcnn结构图: (只截取了最难理解的部分) 这个网络看似很复杂,但是理解了其中关键的层,就基本可以掌握这个结构了。要看源码!!要看源码!!要看源码 !!重要的事情说三遍。 关键的层: 数据输入层:#表示模块存放的路径 faster-rcnn/lib/roi_data_layer/layer.py ...
图1 网络结构 Anchors anchor在Faster R-CNN里面扮演重要角色,anchor其实就是一个方框。在Faster R-CNN的默认配置里面,每一个位置都有9个anchor。下面的图2是(600,800)尺寸的图片在(320,320)位置的9个anchor。 图2 anchor 这些anchor是这样产生的:
图1 faster R-CNN流程图 其实RCNN系列目标检测,大致分为两个阶段:一是获取候选区域(region proposal 或 RoI),二是对候选区域进行分类判断以及边框回归。Faster R-CNN其实也是符合两个阶段,只是Faste R-CNN使用RPN网络提取候选框,后面的分类和边框回归和R-CNN差不多。所以有时候我们可以将faster r-cnn看成RPN部分...
下图为Faster rcnn整个网络结构图: wenyilab 1)卷积层 Faster rcnn支持输入任意图片,如上图的PxN,但进入网络之前可以对图片进行尺度限制,如可设定短边不超过600,长边不超过1000。我们可以假定MxN=1000x600(如果小于该尺寸,可以边缘补0,即图像会有黑色边缘)。
Faster R-CNN的网络示意如下图。 学习Faster R-CNN目标检测框架,对于目标检测任务的熟悉和进一步研究有着非常大的帮助,接下来将主要通过Faster R-CNN的训练和推理过程,学习它的网络结构等内容。 Faster R-CNN 网络结构 Dataset 在提及Faster R-CNN框架前,首先还是要简单说明一下目标检测数据集。以Pascal VOC数据集...