Region-based Convolutional Neural Network(R-CNN)是Faster R-CNN 最后的一步. 从图中得到特征图后, 使用它通过RPN得到物体候选(object proposal), 并通过 RoI Pooling 提取每个 proposal的特征, 并将这些特征用来做最后的分类. R-CNN有两个目标: 将proposals分类为某一类别. 调整proposal的位置 在原始 Faster R...
与anchors进行函数名为 计算,就可以得到Faster RCNN的ROI区域,即建议框proposal。在这一步可以有两种方法,单独训练这部分,然后在Faster RCNN训练的时候固定这一部分,另一种方法是先单独训练这一部分,然后在Faster RCNN训练的时候同时训练这一部分,Faster RCNN数据流程图中的loss1和loss2就是为了训练这部分的损失函数。
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)。
从如图1可以看出,faster r-cnn又包含了以下4重要的部分: 1. Conv layers 这里应该理解为基本卷积网络(base net).通过该网络来提取原始图片的featuremap特征,最后将这些特征送入RPN网络和RCNN网络。有一点需要注意的就是,真正送入RPN网络的featuremap其实并不是整张图片的产生的featuremap,具体怎么选择,后面仔细说明。
Faster R-CNN是继R-CNN,Fast R-CNN后基于Region-CNN的又一目标检测力作。Faster R-CNN发表于NIPS 2015。即便是2015年的算法,在现在也仍然有着广泛的应用以及不俗的精度。缺点是速度较慢,无法进行实时的目标检测。 Faster R-CNN是典型的two-stage目标检测框架,即先生成区域提议(Region Proposal),然后在产生的Regi...
如图,Faster R-CNN算法流程主要包括四个部分,分别是卷积层(Conv Layers)、区域建议网络(RPN)、感兴趣区域池化(RoI Pool)和检测网络(Classifier)。各部分功能如下: 卷积层:卷积层是输入图像的特征提取器,作用是提取输入图像的全图特征,用于RPN推荐区域生成和RoI区域池化。卷积层可以采用多种网络结构来实现,比如Vgg/Res...
图4.1 RCNN算法流程图 RCNN虽然显著提升了物体检测的效果,但仍存在3个较大的问题。首先RCNN需要多步训练,步骤烦琐且训练速度较慢;其次,由于涉及分类中的全连接网络,因此输入尺寸是固定的,造成了精度的降低;最后,候选区域需要提前提取并保存,占用空间较大。
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。
同时利用Multi-task Loss(多任务损失函数)将边框回归和分类一起进行如下图所示。 3.1 步骤 Fast-RCNN流程图 好了我们总结下Fast RCNN的步骤吧 Fast RCNN 步骤 1. 特征提取:以整张图片为输入利用CNN得到图片的特征层; 2. region proposal:通过Selective Search等方法从原始图片提取区域候选框,并把这些候选框一一...
图解RCNN,Fast R-CNN简单流程 图解Faster R-CNN简单流程 读论文感受 要把论文读通透,必须把reference论文也都读了,但这样一来,时间就没法控制了; 虽然理论上说论文的细节是最多最全的,但有些论文解读的好文章,真的可以醍醐灌顶; 要是有人能梳理出读论文的顺序,比如机器视觉的论文,按时间顺序,核心经典论文,列...