与R-CNN框架图对比,可以发现主要有两处不同:一是最后一个卷积层后加了一个ROI pooling layer,二是损失函数使用了多任务损失函数(multi-task loss),将边框回归Bounding Box Regression直接加入到CNN网络中训练(关于什么是边框回归,请参看本深度学习分类下第56题:https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/26/...
不同于Faster R-CNN中的anchors,YOLO的bbox是由网络得出,而Faster R-CNN是人为设定一个值,然后利用RPN(区域预测网络)对其优化到一个更准的bbox和类别 1.3 非最大抑制(NMS) 每个Bbox的Class-Specific Confidence Score以后,设置阈值,滤掉概率低的bbox,对每个类别过滤IoU,就得到最终的检测结果 1.4 YOLO训练 怎么...
在PASCAL VOC、COCO和ILSVRC数据集上的实验也证明,SSD在保证准确性的同时,速度更快。SSD只需一个完整的框架来训练和测试。在NVIDIA Titan X对于一个大小是300×300的输入图像,SSD在VOC2007测试上的MAP是74.3%,速度是59FPS。对于512×512的输入,SSD的MAP是76.9%,比Faster RCNN更准。和其他单阶段的方法比,即便是...
为了解决R-CNN速度慢的问题,Fast R-CNN和Faster R-CNN相继被提出。Fast R-CNN通过共享卷积层的方式减少了计算量,从而提高了检测速度。而Faster R-CNN则进一步引入了RPN(Region Proposal Network)网络,用于生成候选区域,从而进一步提高了检测速度。 三、YOLO和SSD算法 与R-CNN系列算法不同,YOLO和SSD算法采用了不同...
在此之前,目标检测领域普遍以YOLO系列、SSD算法为首的one-stage算法准确率不如以Faster RCNN为代表的two-stage算法。RetinaNet直接省略掉了第二阶段,将RPN网络直接完成了整套的目标检测任务。它的网络结构其实就是FPN网络提取多尺度的特征,然后在多尺度特征的基础上连接检测头,对目标的分类和位置回归进行预测 ...
Faster RCNN/SSD/YOLO的对比分析 1. Anchor/PriorBox Faster RCNN:首先在第一个阶段对固定的Anchor进行了位置修正与筛选, 得到感兴趣区域后, 在第二个阶段再对该区域进行分类与回归; SSD:直接将固定大小宽高的PriorBox作为先验的感兴趣区域, 利用一个阶段完成了分类与回归;PriorBox本质上是在原图上的一系列矩形...
虽然提高输入图像的size可以提高对小目标的检测效果,但是对于小目标检测问题,还是有很多提升空间的,同时,积极的看,SSD 对大目标检测效果非常好,SSD对小目标检测效果不好,但也比YOLO要好。 三大目标检测方法中,虽然Faster R-CNN已经出来两年了,但它对小目标的检测效果还是最好,SSD检测的速度是最快的,尤其是SSD mob...
一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN,faster-RCNN家族。他们识别错误率低,漏识别率也较低,但速度较慢,不能满足实时检测场景。为了解决这一问题,另一类方式出现了,称为one-stage, 典型代表是Yolo, SSD, YoloV2等。他们识别速度很快,可以达到实时...
也可以改进其他的YOLO网络以及目标检测网络，比如YOLOv7、v6、v4、v3，Faster rcnn ，ssd等。
Fast R-CNN与R-CNN的另外的一个主要区别点是采用了softmax分类器而不是SVM分类器,而且训练过程是单管道的,因为Fast R-CNN将分类误差和定位误差合并在一起训练,定位误差采用smooth L1 而不是R-CNN中的L2。因此,整个网络可以端到端的训练。 Fast-RCNN提出之后,基于深度学习的目标检测框架问题已经非常清晰,就是能...