经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显。 图1 Faster RCNN基本结构(来自原论文...
图1 Faster RCNN基本结构（来⾃原论⽂）依作者看来，如图1，Faster RCNN其实可以分为4个主要内容：1. Conv layers。作为⼀种CNN⽹络⽬标检测⽅法，Faster RCNN⾸先使⽤⼀组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被 共享⽤于后续RPN层和全连接层。2. Region ...
经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显。 图1 Faster RCNN基本结构(来自原论文...
到现在为止,我们完成了对 Faster R-CNN 两大早期模型的溯源。下面我们开始研究 Faster R-CNN。Faster R-CNN 的主要创新是,它用一个快速神经网络代替了之前慢速的选择搜索算法(selective search algorithm)。具体而言,它引入了一个 region proposal 网络(RPN)。 RPN 工作原理: 在最后卷积得到的特征图上,使用一个 ...
Fast R-CNN 模型结构示意图: 如图所见,现在我们基于网络最后的特征图(而非原始图像)创建了 region proposals。因此,我们对整幅图只用训练一个 CNN 就可以了。 此外,我们使用了一个 softmax 层来直接输出类(class)的概率,而不是像之前一样训练很多不同的 SVM 去对每个目标类(object class)进行分类。现在,我们...
所以Faster R-CNN中提出了RoI Pooling解决这个问题。不过RoI Pooling是从Spatial Pyramid Pooling发展而来,输出的size取决于feature map被分了多少块,有兴趣的读者可以自行查阅相关论文。 2、RoI Pooling原理 我们把每一个候选框的特征图水平和垂直分为pooled_w(7)和pooled_h(7)份,对每一份进行最大池化处理,这样...
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...
图(5) Anchor原理图 Anchor的本质是在原图大小上的一系列的矩形框,但Faster RCNN将这一系列的矩形框和feature map进行了关联。为适应不同物体的大小与宽高,在作者的论文中,默认在每一个点上抽取了9种Anchors,具体Scale为{8, 16, 32}, Ratio为{0.5, 1, 2},将这9种Anchors的大小反算到原图上,即得到不同...
Faster R-CNN整体流程 0.1 Faster R-CNN整体流程图 0.2 RPN层流程图 1 开始之前的关键词 1.1 分类与回归 1.2 进入RPN层之前的两个1x1卷积 1.3 Reshape layer 1.4 Softmax 1.5 Proposal layer 1.6 RoI Pooling 1.7 全连接层 1.8 激活函数 2 Faster R-CNN 大体流程 ...
这部分来总结一下Faster R-CNN的步骤,如下: 将完整图像输入网络得到相应的特征图 使用RPN结构生成候选框,将RPN生成的候选框投影到原始特征图获取相应的特征矩阵【相当于我们ROI Pooling部分所说通过剪裁得到的结果】 特征矩阵经ROI pooling层缩放至统一大小,后将特征图展平得到预测结果...