也就是说,之前R-CNN的处理流程是先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做box regression,而在Fast R-CNN中,作者巧妙的把box regression放进了神经网络内部,与region分类和并成为了一个multi-task模型,实际实验也证明,这两个任务能够共享卷积特征,并相互促进。 所以,Fast-RCNN很重要的一个贡献是成...
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...
一文读懂目标检测:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 前言 之前我所在的公司七月在线开设的深度学习等一系列课程经常会讲目标检测,包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN,但一直没有比较好的机会深入(但当你对目标检测有个基本的了解之后,再看这些课程你会收益很大)。但目标检测这个领域实在是太火了...
上一节01部分介绍了目标检测任务中Faster R-CNN系列的三个Two-Stage算法以及FPN结构(参见这里)。该类方法是基于Region Proposal的算法,需要使用启发式方法(SS算法)或者CNN网络(RPN)产生候选框,然后再在候选框上实现分类和回归。 本文将介绍目标检测任务中的另一类方法,相比于两阶段,该类算法去掉了区域提议网络,仅仅...
Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型,其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型:Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。 图为机器之心小编家的边牧「Oslo」被 YOLO 识别为猫 随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现...
Faster R-CNN和SSD SSD可以说在边界框回归问题上完全参考RPN,包括损失函数,所以它们都用smooth L1损失。 YOLO,YOLOv2和YOLOv3 YOLO系列在边界框回归损失上用的是L2,并没有参考RPN。 其他损失 最后就是除了分类损失和回归损失外的其他损失函数,主要是起到辅助作用。
Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; RPN全称是Region Proposal Network,Region Proposal的中文意思是“区域选取”,也就是“提取候选框”的意思,所以RPN就是用来提取候选框的网络 Regions of interest(ROI) 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC ...
网络骨架: SSD在原始VGGNet的基础上, 进一步延伸了4个卷积模块, 最深处的特征图大小为1×1, 这些特征图具有不同的尺度与感受野, 可以负责检测不同尺度的物体。 与多层特征图: 与Faster RCNN类似, SSD利用了固定大小与宽高的PriorBox作为区域生成, 但与Faster RCNN不同的是, SSD不是只在一个特征图上设定预...
Faster R-CNN、R-FCN和SSD是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型,它们各有特点,适用于不同的应用场景。Faster R-CNN在速度和精度之间取得了良好的平衡,适用于对实时性要求较高的场景;R-FCN通过位置敏感的得分图实现了对目标位置的精确预测,适用于对精度要求较高的场景;SSD模型则以其速度快、精度高的特点,在...
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,即便是输入较小的图像,SSD的准确性也会更高。