从R-CNN到Fast R-CNN,再到本文的Faster R-CNN,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。所有计算没有重复,完全在GPU中完成,大大提高了运行速度。 Faster R-CNN可以简单地看做“区域生成网络(RPN)+Fast RCNN“的系统,用区域生成网络代替Fast R-CNN中的...
代码中的Smooth L1 Loss更加General。 bbox_inside_weight对应于公式(1)(Faster RCNN的损失函数)中的 ,即当Anchor为正样本时值为1,为负样本时值为0。 bbox_outside_weights对应于公式(1)(Faster RCNN的损失函数)中的 、λ、 的设置。在论文中, , , ,如此分类和回归两个loss的权重基本相同。 在代码中, ...
Faster R-CNN的损失函数详解 1. Faster R-CNN的基本结构和原理 Faster R-CNN是一种用于目标检测的深度学习模型,它主要由以下几个部分组成: 卷积神经网络(CNN):用于提取输入图像的特征图。 区域提议网络(RPN):在特征图上滑动小窗口,预测每个位置上的多个候选区域(anchors)是否为前景以及它们的边界框回归偏移量。
其实最主要的就是在Fast R-CNN中我们依旧是和R-CNN一样采用SS算法来生成候选框,而在Faster R-CNN中我们采用的是一种称为RPN(Region Proposal Network)的网络结构来生成候选框。其它部分基本和Fast R-CNN一致,所以我们可以将Faster R-CNN的网络看成两部分,一部分是RPN获取候选框网络结构,另一部分是Fast R-CNN...
faster rcnn改进损失函数,神经网络由各个部分组成1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值,得分函数表示最后一层的输出结果,得分函数的维度
一种网络,四个损失函数: 1. RPN classification(anchor good.bad) 2. RPN regression(anchor-->proposal) 3. Fast R-CNN classification(over classes) 4. Fast R-CNN regression(proposal-->box) 测试过程: Faster R-CNN统一的网络结构如下图所示,可以简单看做RPN + Fast R-CNN ...
RPN层的损失函数如下:RPN层的分类损失和fast R-CNN类似,也是由两部分组成,即分类损失和边界框回归损失。 下面来具体看看①和②部分:【注:边界框回归损失在之前文章R-CNN中有介绍,不明白的可以去了解一下】 ROI Pooling 上文已经较为详细的讲述了RPN层,即我们图4.1中的①路径,接下来我们...
损失函数: 从上一期Faster RCNN的算法原理上,我们知道Faster RCNN算法有两部分,一个是用来提取候选框的RPN网络,一个是最后检测目标的分类回归网络。通过学习,我们知道RPN网络在提取候选框的时候有两个任务,一个是判断该anchor产生的候选框是否是目标的二分类任务,另一个是对该候选框进行边框回归的回归任务。 而Fast...
170 0 09:57 App 深入浅出多目标检测(7)—Mask RCNN 模型结构 71 1 37:31 App 目标检测系列(2)—深入解读YOLOv2(上) 110 0 09:41 App 闲聊目标检测(1)—区域卷积神经网络 171 0 10:28 App 深入浅出深度学习(2)—logistic 回归损失函数和梯度下降 286 0 08:13 App 深入理解—SWin transformer(2)...
Faster RCNN损失函数解析 Faster RCNN主要由两个网络组成，损失函数包含四部分，最后四个损失相加构成总损失，通过反向传播更新参数。对于RPN损失，主要参数包括gt坐标、处理过的anchor以及图片H和W信息。AnchorTargetCreator类首先读取图片尺寸，然后剔除非图片范围的anchor，筛选出128个正样本和128个负样本，...