也就是说,之前R-CNN的处理流程是先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做box regression,而在Fast R-CNN中,作者巧妙的把box regression放进了神经网络内部,与region分类和并成为了一个multi-task模型,实际实验也证明,这两个任务能够共享卷积特征,并相互促进。 所以,Fast-RCNN很重要的一个贡献是成...
接下里就是不用RPN自己生成的候选框来训练,直接用SS候选框算法挑选出的2000个候选框来训练Fast RCNN(基于ZF的backbone)。然后看RPN的测试准确率如何(同样使用unshared的策略)。 如果RPN在测试过程中生成的是300个候选框,准确率为56.8。比58.7要低是因为训练集和测试集不一样,这个正常。这个指标只是作为下面两个实...
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 网络结构 Faster R-CNN 使用了注意力(attention)机制,它由两个模块组成。 1. RPN(region proposal network) 作用是推荐图像中的有物体区域。 2. Fast R-CNN检测器 作用是检测是什么物体。 RPN RPN 网络的输入是任意大小的图像,...
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。 img 图1 Faster RCNN基本结构(来自...
三、测试过程 四、计算mAP 寒假在家下载了Faster R-CNN的源码进行学习,于是使用自己的数据集对这个算法进行实验,下面介绍训练的全过程。 一、环境准备 我这里的环境是win10系统,pycharm + python3.7 二、训练过程 1、下载Faster R-CNN源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 ...
Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; RPN全称是Region Proposal Network,Region Proposal的中文意思是“区域选取”,也就是“提取候选框”的意思,所以RPN就是用来提取候选框的网络 Regions of interest(ROI) 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 ...
fastrcnn训练测试结果 results/val_vis中存放了fastrcnn模型测试结果 模型保存到models文件夹中。 yolo yolo相关教程:https://work.datafountain.cn/forum?id=89&type=2&source=1 上面教程基于yolov3,可以参考github上的v5教程。对数据进行相关的处理
(3)RCNN测试的时间开销大,RCNN测试时,需要先对原图做SS提取~2k张Region Proposals 。然后针对每个Region Proposals还要训练,开销很大。SPP-Net对此已有改进,FRCN中进一步通过single scale testing和SVD分解全连接来提速。其中single scale testing指的是在ROI中不再利用多尺度的图像金字塔,而是一个固定的模板,不存在尺度...
Faster R-CNN方法中最重要的是使用候选区域推荐网络获得准确的候选区域框,大大加快了目标检测速度,并且将选择区域框的过程嵌入卷积神经网络中,与网络共享卷积层的参数,从而提高网络的训练和测试速度,候选区域推荐网络的核心思想是使用卷积神经网络直接产生候选区域框,使用的方法本质上就是滑动窗口。
1.1 Fast R-CNN的不足 尽管 Fast R-CNN通过 ROI Pooling Layer实现了对proposal深度特征的快速提取,又通过multi-loss的联合训练进一步提升了mAP。但是它依旧不完全是一个end-2-end的工作,下面详细列出: 和R-CNN一样,Fast R-CNN的region proposal生成依旧严重依赖于 Selective Search算法(简写为SS算法)。不仅...