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...
Fast R-CNN 没有将目标检测视为三个独立的任务,而是将它们统一到一个框架中。 这意味着 Fast R-CNN 不是独立训练特征提取、对象分类和边界框回归模型,而是将它们组合成一个内聚系统。 Fast R-CNN的提出是为了提高速度,Fast R-CNN简化了训练过程,移除了金字塔池化并引入了新的损失函数。 Paper: Fast R-CNN h...
举例:R-CNN系列,含R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、Cascade R-CNN等方法; 2)第二类:单阶段方法 典型代表是YOLO系列算法、SSD算法、Anchor-free等方法。 一、R-CNN算法 1、主要思想 1)区域建议框:由传统方法离线生成(SS),这是输入数据的来源 2)目标分类:检测框(区域建议框)内的物体识别问题,使用VGG、R...
R-CNN 需要固定大小的特征图,以便将它们分类到固定数量的类别中。 兴趣区域池化 一种更简单的方法(被包括 Luminoth 版本的 Faster R-CNN 在内的目标检测实现方法所广泛使用),是用每个建议来裁剪卷积特征图,然后用插值(通常是双线性的)将每个裁剪调整为固定...
目标检测算法——手撕Faster R-CNN Faster R-CNN网络结构 Faster R-CNN有四个子模块组成 主干网络 主干网络可以是预训练好的ResNet50,VGG16等网络,将图片压缩为固定尺寸的Feature Map。已经预训练完毕。 ResgionProposalNetwork 根据Feature Map生成与原图尺寸对应的建议框。需要训练。
学习目标检测框架过程中记录自己的理解过程,个人认为理论知识足够完备前不急动手,单纯学习理论又过于无聊,写博客复述自己的理解是个不错的选择,当做笔记。 背景: 发源于RCNN、fast-rcnn,最大创新点,提出RPN网络和Anchor机制(锚框机制),物体检测分两步实现,第一步找到前景物体,给出先验框;第二步对先验框内物体分...
Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection;结合DPM的Deformable CNN等 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) ...
Fast R-CNN 文中对生成候选框的区域进行了Max Pooling操作,统一变为7x7的特征矩阵,所以不需要限制输入图像的尺寸。 分类器 图像经过ROI Pooling之后将会输入两个全链接层并展平,随后会并联输入两个全链接层,其中一个负责目标概率预测,一个负责候选框边界回归,分类器会输出N+1个类别的概率,其中N为检测目标的种类,...
Faster R-CNN 试图通过复用现有的卷积特征图来解决或至少缓解这个问题。这是通过用兴趣区域池化为每个建议提取固定大小的特征图实现的。R-CNN 需要固定大小的特征图,以便将它们分类到固定数量的类别中。 兴趣区域池化 一种更简单的方法(被包括 Luminoth 版本的 Faster R-CNN 在内的目标检测实现方法所广泛使用),是用...
用RCNN进行目标检测的整个过程有三个模型: 用于特征提取的CNN 用于目标物体辨别的线性SVM分类器 调整边界框的回归模型。 这些过程合并在一起,会让RCNN的速度变慢,通常每个新图片需要40—50秒的时间进行预测,基本上无法处理大型数据集。 所以,这里我们介绍另一种能突破这些限制的目标检测技术。