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;...
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...
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,...
在RCNN,Fast RCNN之后,Ross B. Girshick在2016年提出Faster RCNN,将特征提取(feature extraction),proposal提取,目标定位location,目标分类classification整合到了一个网络中,性能大幅提升。作为Two-stage的代表,相比于yolo,ssd等one-stage检测方法,Faster RCNN的检测精度更高,速度相对较慢。
Faster R-CNN主要贡献是提出RPN网络,用于替代Selective Search或其他的图像处理分割算法,实现端到端的训练(end-to-end)。 1.卷积层后插入RPN RPN经过训练后直接产生Region Proposal,无需单独产生Region Proposal。 2. RPN后接ROI Pooling和分类层、回归层,同Fast R-CNN。
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。
从如图1可以看出,faster r-cnn又包含了以下4重要的部分: 1. Conv layers 这里应该理解为基本卷积网络(base net).通过该网络来提取原始图片的featuremap特征,最后将这些特征送入RPN网络和RCNN网络。有一点需要注意的就是,真正送入RPN网络的featuremap其实并不是整张图片的产生的featuremap,具体怎么选择,后面仔细说明...
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 ...