Faster R-CNN 使用了注意力(attention)机制,它由两个模块组成。 1. RPN(region proposal network) 作用是推荐图像中的有物体区域。 2. Fast R-CNN检测器 作用是检测是什么物体。 RPN RPN 网络的输入是任意大小的图像,输出是一些矩形以及这些矩形中是否有物体的得分。如下图所示。 在原文中,RPN网络为CNN后面接...
backbone为vgg16的faster rcnn网络结构如下图所示,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positive anchors和对应bounding box regression...
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...
简介Faster R-CNN是继R-CNN,Fast R-CNN后基于Region-CNN的又一目标检测力作。Faster R-CNN发表于NIPS 2015。即便是2015年的算法,在现在也仍然有着广泛的应用以及不俗的精度。缺点是速度较慢,无法进行实时的目标检测。 Faster R-CNN是典型
faster_rcnn论文采用9个anchor(三个尺寸,三个比例),这里采用了15个anchor(5个尺寸,三个比例),增加对小目标的检测。以网络layer3输出feature为基础,其anchor设置的示意图如下: 产生anchor的简单示例代码如下: 产生anchor 2.2 RPN网络正负样本分配 RPN网络的目的是给出精确的proposal,其学习样本来自于设置的anchor。如...
《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》,该论文由CV领域大牛RGB和何凯明于2016年发表,此篇论文堪称经典论文之一。 如图-00所示(Faster RCNN): 一直以来,我的观点是经典且有影响力的论文必须要读、而且要经常拿出来读,因为,当下的很多新技术或新算法都是基于前人的成果...
Faster R-CNN的前身是R-CNN和Fast R-CNN,为了更好的讲解Faster R-CNN算法,本文将会把这三种算法的网络结构、算法实现细节和损失函数进行相关的分析和研究。 2.1 R-CNN算法 图1 R-CNN网络结构图 从图1中可以看出,R-CNN主要包括以下几个方面的内容: ...
发源于RCNN、fast-rcnn,最大创新点,提出RPN网络和Anchor机制(锚框机制),物体检测分两步实现,第一步找到前景物体,给出先验框;第二步对先验框内物体分类并修正目标位置。 主要环节: (1)特征提取网络:一般选用VGG16或Resnet (2)RPN模块:区域生成模块,用于生成默认256个建议框 ...
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...
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...