(2)Fast R-CNN中采用image-centric sampling mini-batch采用层次采样,即先对图像采样【N个】,再在采样到的图像中对候选区域采样【每个图像中采样R/N个,一个mini-batch共计R个候选区域样本】,同一图像的候选区域卷积共享计算和内存,降低了运算开销。 image-centric sampling方式采样的候选区域来自于同一图像,相互之间...
以下是Faster R-CNN的主要优点: 性能优越:通过两阶段加上RPN(Region Proposal Network),实现了高精度的检测性能。 两阶段网络:相较于于其他一阶段的检测网络,两阶段的网络更加精准,能够更好地解决多尺度、小目标问题。 通用性和鲁棒性:在多个数据集上表现优秀,且容易进行迁移,对数据集中的目标类进行更改就可以...
Faster RCNN的原始RoI pooling两次取整会带来精度的丢失,因此改变这个定位池化或者特征尺度输出的问题也需要改进,后续的Mask RCNN针对这点,提出了RoI Align,提升了精度。 4.全连接 原始的Faster RCNN最后使用的全连接层,占据了很大一部分的参数量,并且所有保留的RoI pooling处理过RoI都会经过这个全连接,并且都是单独...
Faster R-CNN最突出的贡献就在于提出了Region Proposal Network(RPN)代替了Selective Search,从而将候选区域提取的时间开销几乎降为0。 二、R-CNN、Fast-R-CNN、Faster-R-CNN比较 (一)R-CNN 1、利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal 2、将每个Region Proposal缩放(warp)成227...
R-CNN的优点在于其充分利用了CNN的强大特征提取能力,有效提高了目标检测的准确性。然而,R-CNN也存在一些明显的缺点,例如候选区域提取和特征提取过程是分开的,导致计算量大、速度慢;此外,R-CNN需要对每个类别都训练一个SVM分类器,导致训练过程繁琐且不易扩展。 二、Fast R-CNN:简化流程,提高效率 为了解决R-CNN存在...
相比R-CNN,主要两处不同: 最后一层卷积层后加了一个ROI pooling layer; 损失函数使用了多任务损失函数(multi-task loss),将边框回归直接加入到CNN网络中训练 改进: 测试时速度慢:R-CNN把一张图像分解成大量的建议框,每个建议框拉伸形成的图像都会单独通过CNN提取特征.实际上这些建议框之间大量重叠,特征值之间完全...
第五段,进一步发现RPN的优点,基于区域的检测器(如Fast RCNN)使用的卷积特征图也可以用于生成区域提议(这说明神马?计算量进一步减少了呀宝)在这些卷积特征智商,可以添加一些额外的卷积层来构建RPN,该卷积层同时回归规则网格上每个位置的区域边界和对象性分数。还说明RPN是 FCN,可以end-to-end训练以生成检测建议任务。
优点: 一定程度上,较大幅度地提高了训练和测试速度; mAP有一定提升,但是不够。 缺点:仍然使用的是Selective Search进行先验框提取,这个过程非常繁琐且耗时较长,不能称为真正意义上的端到端。 (二)Faster R-CNN Faster R-CNN与Fast R-CNN相比,大的改进之处基本上只有RPN的提出。
Faster R-CNN算法具有以下优点: 高效性:通过引入RPN,算法能够快速地生成精确的候选区域,减少了计算量,提高了运行速度。 准确性:通过ROI Pooling和全连接层的分类与回归,算法能够准确地识别并定位目标物体。 然而,Faster R-CNN算法也存在一些缺点: 对小物体的检测效果不佳:由于RPN生成的候选框大小固定,对于尺寸较小...