今天,重看了 R-CNN 的终极改进版本 Faster R-CNN(NIPS 版)-本文提到的paper,若为特别指明,说的就是此版本。 先说一个学术趣事吧,R-CNN 的 一作是RGB大神,大神的导师也是DPM检测方法的作者;受到微软亚研院 Kaiming HeRGB博士SPP-Net工作的启发,RGB大神博士毕业后在微软 redmond 研究院做出了 Fast R-CNN;...
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...
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...
Region-based Convolutional Neural Network(R-CNN)是Faster R-CNN 最后的一步. 从图中得到特征图后, 使用它通过RPN得到物体候选(object proposal), 并通过 RoI Pooling 提取每个 proposal的特征, 并将这些特征用来做最后的分类. R-CNN有两个目标: 将proposals分类为某一类别. 调整proposal的位置 在原始 Faster R...
我第一次接触Anchor(中文叫做锚)的时候,比较懵逼的,什么是锚这个问题让思考了好久,这也是阻碍大家学习FasterRCNN最大的绊脚石 索性我们就先把anchor理解为一个个按照固定比例(长宽、大小)预定义的框 lib/nets/vgg16.py def _anchor_component(self): #获得锚的数量和位置 with tf.variable_scope('ANCHOR_' + ...
Faster-RCNN and RPN Contribution RPN predefined bboxes(anchors) with different scales The rest is inherited from Fast RCNN RPN learns the proposals fr
图(1)Faster-RCNN网络框架 首先必须要搞懂一点Faster-Rcnn不是一个神经网络。准确的说他是由两个神经网络构成的一个特征检测网络。 (1)对于CNN网络主要是用来提供输入图像的特征图,通常是经典的卷积神经网络,ALEXNET,VGGNET,RESNET等经典的卷积网络。本文则以Vgg16作为特征提取网络。
为了更好的理解Faster R-CNN的内容,先来看一下Faster R-CNN的整体结构,如下图所示 1.png 更为详细的图,如下 2.jpg 通过上面两张图可以看出Faster R-CNN由四个部分组成: 1)卷积层(conv layers),用于提取图片的特征,输入为整张图片,输出为提取出的特征称为feature maps ...
faster R-CNN由几个部分组成,我将通过框架图来向大家展示图像的几个处理步骤。 (1) 输入测试图像; (2) 将整张图片输入CNN,进行特征提取; (3) 用RPN生成建议窗口(proposals),每张图片生成300个建议窗口; (4) 把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上; ...
Faster R-CNN是目标检测界的大神Ross Girshick 2015年提出的一个很经典的检测结构,它将传统的Selective Search提取目标的方法替换成网络训练来实现,使得全流程的检测、分类速度大幅提升。 图1是Faster R-CNN的基本结构,由以下4个部分构成: 1、特征提取部分:用一串卷积+pooling从原图中提取出feature map; ...