通过共享卷积特征,Faster R-CNN进一步融合了RPN和Fast R-CNN为一个网络,实现了端到端的训练,显著提高了检测速度。 一、卷积神经网络与特征提取 Faster R-CNN首先利用一个预训练的卷积神经网络(如VGGNet或ResNet)对输入图像进行特征提取。这个卷积神经网络通过一系列的卷积层、池化层和激活函数,将原始图像转换为具有...
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...
1、特征提取部分:vgg网络 2、RPN部分:这部分是Faster R-CNN全新提出的结构,作用是通过网络训练的方式从feature map中获取目标的大致位置; 3、Proposal Layer部分:利用RPN获得的大致位置,继续训练,获得更精确的位置; 4、ROI Pooling部分:利用前面获取到的精确位置,从feature map中抠出要用于分类的目标,并pooling成固...
Faster R-CNN整体架构如下图所示。从上图可以看出,Faster R-CNN就是RPN与Fast R-CNN的组合。同时RPN与Fast R-CNN共享特征提取网络的输出。这也就使得RPN与Fast R-CNN能够都是使用GPU加速。 从上个图可以看出,Faster R-CNN的架构如下: 首先将图像作为输入到特征提取网络(例如:VGG16、ZF或者ResNet),获取...
一Faster R-CNN思路 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...
也就是说RPN提取候选框是在特征图上的,而selective search是在原始图像上的。而且,Fast RCNN的CNN特征提取部分也被提到了最前面,中间插入一个RPN用于候选框提取,之后就直接输入到ROI层了。 Faster R-CNN可以笼统地理解为:RPN + Fast R-CNN。它的结构图大致如下,注意:...
从上图中我们可以看出,faster rcnn一共有三个部分,我们大致先说下: 1.第一个部分为特征提取部分,经过卷积层得到特征图,也就是feature map 2.第二个部分为RPN(region proposal network)区域候选网络,这是对fast rcnn重点改进的一部分,它的主要作用是得到感兴趣区域(ROI)。该网络会输出两...
在精准农业中,Faster R-CNN被广泛应用于作物病虫害检测、作物生长监测、农田地块划分等多个方面。例如,通过无人机拍摄的农田图像,Faster R-CNN可以准确识别出病虫害的发生区域,帮助农民及时采取措施,减少损失。 工作原理与实现过程 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...
1.2 Fast-RCNN Fast-RCNN为了解决特征提取重复计算问题而诞生,并且Fast-RCNN巧妙的将目标识别与定位放在同一个CNN中构成Multi-task模型。 Fast-RCNN先用Selective Search找出候选框,’而后整张图过一次CNN,然后用RoI Pooling,将对应候选框的部分做采样,得到相同长度的特征,又经过两层全连接层之后得到最终的特征。接...
RCNN的检测过程,主要分为三部分(如下图):第一部分利用VGG网络结构进行基础的特征提取;第二部分是RPN网络,负责计算可能存在目标的区域(proposals)的坐标以及判断是前景/背景以及利用RPN网络得到的目标区域再经过ROIPooling层得到相同长度的特征向量;第三部分,最后经过两个全连接层接入softmax实现具体分类和更精确的回归坐...