由于Faster R-CNN仅仅在Fast R-CNN的基础上改进了感兴趣区域提取环节,所以本文主要介绍RPN、整体网络结构以及实验结果,有关具体目标检测内容大家可以参考之前写的 Fast R-CNN 的那的文章(包括ROI pooling , BBox regression等等) Drift:目标检测之Fast R-CNN17 赞同 · 0 评论文章 2、Faster R-CNN整体架构 Fast...
经过一些小改动(We conjecture that the reason for this gap is mainly due to the definition of the negative samples and also the changes of the mini-batch sizes),在COCO数据集上,Fast RCNN比之前的那片论文给出的结果要好一点,而且在0.05和0.95这两个IoU上区别不大。 Faster RCNN在COCO上的表现比Fa...
在图2中还有一个大大的红色的框框,这个框框表示在实际使用的时候的流程。 我想,图2可以很明白的看出faster-rcnn是怎么工作的。只需要结合具体的代码,再理解一下就行。
File “/home/work-station/zx/py-faster-rcnn/tools/../lib/fast_rcnn/train.py”, line 101, in train_model self.solver.step(1) File “/home/work-station/zx/py-faster-rcnn/tools/../lib/rpn/anchor_target_layer.py”, line 137, in forward gt_argmax_overlaps = overlaps.argmax(axis=0...
比如,Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间,就几乎可以做到实时性。为此,该论文介绍了Region Proposal Network(RPN)用以解决该问题。经实验证实,应用该算法的系统在GPU上的处理速度可以达到5fps的帧率。下面将从Faster R-CNN的网络结构、算法过程、训练方法等方面进行记录。
Faster R-CNN统一的网络结构如下图所示,可以简单看作RPN网络+Fast R-CNN网络。 注意:上图Fast R-CNN中含特有卷积层,博主认为不是所有卷积层都参与共享。 首先向CNN网络【ZF或VGG-16】输入任意大小图片; 经过CNN网络前向传播至最后共享的卷积层,一方面得到供RPN网络输入的特征图,另一方面继续前向传播至特有卷积层...
如图-01所示(Faster RCNN的检测结果): 算法Faster RCNN融合了RPN和Fast R-CNN为一个网络,且彼此之间共享卷积,这种网络结构类似于注意力机制(attention mechanism),RPN网络能够聚焦于关注的目标。 【个人观点:RPN所做的事情类似于预处理的工作,把一些复杂的流程进行简化后,交给后续Fast RCNN继续处理,即节省了运行时...
Faster R-CNN由两个模块组成: RPN,该模块采用“注意力”机制 Fast R-CNN检测器 RPN RPN以任意大小的图像作为输入,输出一组矩形的目标proposals,每个proposals都有一个目标得分。在实验中,假设两个网络(RPN和Fast R-CNN)共享一组共同的卷积层,并研究了具有5个共享卷积层的Zeiler和Fergus模型(ZF),以及具有13个共...
Fast R-CNN 从 R-CNN 演变优化而来,Fast R-CNN 发布于 2015 年上半年,其中一种称为感兴趣区域池化的技术,使得网络可以共享计算结果,从而让模型提速。这一系列算法最终被优化为 Faster R-CNN,这是第一个完全可微分的模型。 框架 Faster R-CNN 的框架由几个模块部件组成,所以其框架有些复杂。我们将从高层次...
#利用固化的模型进行预测 !python faster-rcnn/infer.py \ --image_path=data/data6045/lslm-test/2.jpg \ --draw_threshold=0.2 \ --use_gpu=1 !python faster-rcnn/infer.py \ --image_path=data/data6045/lslm-test/3.jpg \ --draw_threshold=0.2 \ --use_gpu=1 ###检测结果可视化 %matplo...