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...
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。 目录 1 Conv layers2 Region Proposal...
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 ...
R-CNN 模型虽然非常直观,但是速度很慢。 Fast R-CNN 直接承接 R-CNN 的是 Fast R-CNN。Fast R-CNN 在很多方面与 R-CNN 类似,但是,凭借两项主要的增强手段,其检测速度较 R-CNN 有所提高: 在推荐区域之前,先对图像执行特征提取工作,通过这种办法,后面只用对整个图像使用一个 CNN(之前的 R-CNN 网络需要在...
图2展示了python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构,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foreground anchors与bounding box regression偏移量,...
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 RCNN把目标检测的4个基本步骤(提取候选框、特征提取、特征分类以及边框回归)统一到一个深度学习模型之中,同时其中的候选区域的生成使用候选区域网络(Region Proposal Network,RPN)取代了Fast RCNN中的SS算法,而特征提取、分类、Bounding-Box回归3个操作依旧沿用Fast RCNN的方法,使得候选区域框的提取和Fast RCNN...
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...
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。
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...