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...
高检测速度:通过引入RPN和共享卷积特征,Faster R-CNN实现了快速的目标检测,大大提高了检测速度。 高准确性:Faster R-CNN在保持高速度的同时,仍然保持了较高的检测准确性。其端到端的训练方式使得模型能够更好地适应各种目标检测任务。 灵活性:Faster R-CNN可以轻松地扩展到其他任务,如实例分割、关键点检测等。通过...
Faster R-CNN 中 RPN 原理 1.RPN 原理 RPN 的用途在于, 判断需要处理的图片区域(where), 以降低推断时的计算量. RPN 快速有效的扫描图片中每一个位置, 以判断给定区域是否需要进一步处理. 其产生 k 个 bounding-box proposals, 每一个 box proposal 有两个分数, 分别表示该 box 中是 object 的概率. ancho...
Faster R-CNN是一种用于目标检测的深度学习模型,它显著提升了目标检测的速度和精度。其核心组件包括卷积神经网络(CNN)用于特征提取、区域提案网络(RPN)用于生成候选区域、以及ROI Pooling和分类器用于最终的目标识别和定位。下面,我将详细解释RPN的工作原理,特别是它如何共享特征图来加速处理。 1. Faster R-CNN的整体...
相对于 Fast RCNN,Faster RCNN 用 RPN 结构代替了 Fast RCNN 中的 Selective Search 过程,这个过程是初步的选取可能存在待检测物体的预选框,这里不妨再大胆一点,既然每个特征点给一个框无法解决多检测对象与多比例对象的问题。那么就给每个特征点若干个框,如下图 8 所示。
Faster-Rcnn本身对于采集的原图像没有要求,但是作为输入放入网络训练的话就必须限制图片的大小,一般Faster-Rcnn对于输入图像的大小限制规则是:限制最小边为600,最大边为1000,对于输入图像优先考虑最大边的限制。 例如: 输入图像的大小是:375x500x3,则resize后的图像大小为:600x800x3 ...
Faster R-CNN 第一步是采用基于分类任务(如,ImageNet)的 CNN 模型作为特征提取器. 听起来是比较简单的,重要的是理解其如何工作和为什么会有效,并可视化中间层,查看其输出形式. 网络结构很难说哪种是最好的. Faster R-CNN 最早是采用在 ImageNet 训练的 ZF 和 VGG,其后出现了很多其它权重不同的网络. 如,Mob...
Faster R-CNN的工作原理主要分为以下几个步骤: 特征提取:首先,通过卷积神经网络(CNN)对输入图像进行特征提取,得到一系列特征图。 区域提议:然后,区域提议网络(RPN)在特征图上生成一系列可能包含目标的候选区域(Region Proposals)。 目标分类与位置回归:接着,对每个候选区域进行分类和位置回归,判断其中是否包含目标,并...
Faster R-CNN 在Faster R-CNN中加入一个提取边缘的神经网络,也就说找候选框的工作也交给神经网络来做了。 这样,目标检测的四个基本步骤(候选区域生成,特征提取,分类,位置精修)终于被统一到一个深度网络框架之内。 Faster R-CNN可以简单地看成是“区域生成网络+Fast R-CNN”的模型,用区域生成网络(Region Proposal...