出现于 2015 年早期的 Fast R-CNN 是 R-CNN 的改进,其采用兴趣区域池化(Region of Interest Pooling,RoI Pooling) 来共享计算量较大的部分,提高模型的效率. Faster R-CNN 随后被提出,其是第一个完全可微分的模型. Faster R-CNN 是 R-CNN 论文的第三个版本. R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 作者...
也就是说,可以将Faster R-CNN 看作是 RPN + Fast R-CNN。 Faster R-CNN的网络示意如下图。 学习Faster R-CNN目标检测框架,对于目标检测任务的熟悉和进一步研究有着非常大的帮助,接下来将主要通过Faster R-CNN的训练和推理过程,学习它的网络结构等内容。 Faster R-CNN 网络结构 Dataset 在提及Faster R-CNN框...
首先,我的数据集位置放在了$FRCN_ROOT/Rjmgc_data这个目录下 所以factory.py里只需要添加这些话就好了 from datasets.Rjmgc import Rjmgc Rjmgc_devkit_path = '/home/hh/fast-rcnn/Rjmgc_data' __sets['Rjmgc_train'] = (lambda imageset = 'train',devkit = Rjmgc_devkit_path:Rjmgc(imageset,...
Faster R-CNN主要包含两部分,第一部分是一个全卷积网络,第二部分就是Faster R-CNN检测网络,第一部分用于提供region信息给第二部分,还以图2为例,第一部分包含了13个卷积层(以及4个池化层),这13个卷积层参数全部为kernal_size=3,pad=1,stride=1,故卷积层的不改变尺寸,池化层使得尺寸减半。 图2 faster_rcnn...
Faster R-CNN(RPN) 最先进的目标检测网络依赖于区域生成算法来假设目标位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已经减少了检测网络的运行时间,但也暴露出区域建议计算是个瓶颈。这篇文章,引出一个区域生成网络(RPN)和检测网络共享全图的卷积特征,因此使得区域建议几乎没有任何开销。RPN是一个在每一个位置同时预测目标边界...
Faster R-CNN可以算是深度学习目标检测领域的祖师爷了,至今许多算法都是在其基础上进行延伸和改进的,它的出现,可谓是开启了目标检测的新篇章,其最为突出的贡献之一是提出了 "anchor" 这个东东,并且使用 CNN 来生成region proposal(目标候选区域),从而真正意义上完全使用CNN 来实现目标检测任务(以往的架构会使用一些...
【概要】Faster R-CNN 通过Region proposal Network和检测网络共享图像特征,以较小的耗费生成候选区域,RPN可以端到端的生成高质量的候选区域供...
以下是 Fast R-CNN 的流程图: image 在下面的伪代码中,计算量巨大的特征提取过程从 For 循环中移出来了,因此速度得到显著提升。Fast R-CNN 的训练速度是 R-CNN 的 10 倍,推断速度是后者的 150 倍。 feature_maps = process(image)ROIs = region_proposal(feature_maps) for ROI in ROIs: patch = roi_...
接下来就是理解代码了,faster-rcnn的核心思想就是通过RPN替代过往的独立的步骤进行region proposal,实现完全的end-to-end学习,从而对算法进行了提速。所以读懂RPN是理解faster-rcnn的第一步。下面的代码是如何得到用于训练RPN的ground truth的,完全理解之后也就理解RPN的原理了。
目前在深度卷积神经网络的物体检测方面,Faster R-CNN是应用比较广泛的检测方法之一,但是由于网络结构参数的计算量大,导致其检测速度慢,从而不能达到某些应用领域对于实时检测的要求。尤其对于嵌入式系统,所需要的计算时间太长。同样,许多方法都是以牺牲检测精度为代价来换取检测速度,为了解决精度与速度并存的问题,YOLO与...