就Fast R-CNN而言,RoI池化层后的全连接层需要进行约2k次【每个建议框都要计算】,因此在Fast R-CNN中可以采用SVD分解加速全连接层计算,在使用SVD之前,计算复杂度为uxv,(这里u,v指的是全连接层的矩阵行和列),而在使用
训练时速度慢:R-CNN在训练时,是在采用SVM分类之前,把通过CNN提取的特征存储在硬盘上.这种方法造成了训练性能低下,因为在硬盘上大量的读写数据会造成训练速度缓慢. FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层特征不...
先说R-CNN的缺点:即使使用了Selective Search等预处理步骤来提取潜在的边界框bounding box作为输入,但是R-CNN仍会有严重的速度瓶颈,原因也很明显,就是计算机对所有region进行特征提取时会有重复计算,Fast-RCNN正是为了解决这个问题诞生的。 与R-CNN框架图对比,可以发现主要有两处不同:一是最后一个卷积层后加了一...
在安防监控领域,Faster R-CNN可以用于检测异常事件,如入侵者、火灾等,提高监控系统的智能化水平。在医疗影像分析领域,Faster R-CNN可以用于辅助医生诊断疾病,如肺部结节、肿瘤等。 总之,Faster R-CNN算法作为目标检测领域的一项重要技术,其高效性和准确性得到了广泛认可。通过深入了解其原理、流程、优缺点以及实际应用,...
的原因。但是缺点是速度大于了1秒,当用加速版本,速度可以和fasterrcnn基本持平。我认为在proposal generation这一步可以有一些思考的地方。与之前的网络相比: FastR-CNN。HyperNet是在一个网络中得到候选物体和检测结果。且候选框的数量是100 VS 2000。HyperNet取得了更多准确检测结果。FasterR-CNN。FasterR ...
Faster R-CNN是继R-CNN,Fast R-CNN后基于Region-CNN的又一目标检测力作。Faster R-CNN发表于NIPS 2015。即便是2015年的算法,在现在也仍然有着广泛的应用以及不俗的精度。缺点是速度较慢,无法进行实时的目标检测。 Faster R-CNN是典型的two-stage目标检测框架,即先生成区域提议(Region Proposal),然后在产生的Regi...
2.5 RCNN的缺点 (1)训练和测试速度慢,需要多步训练,非常繁琐。 (2)由于涉及分类中的全连接网络,因此输入CNN的候选区域尺寸是固定的,造成了精度的降低。 (3)候选区域需要提前提取并保存,占用的空间很大。对于非常深的网络,如VGG16,从VOCO7训练集上的5000张图片上提取的特征需要数百GB的存储空间,这个问题是致命...
首先讲一下前作rcnn的缺点,有关rcnn,可以参考博客。 rcnn缺点有三个: 训练过程是多级流水线。分为三个阶段训练:CNN的训练、SVM的训练、检测框回归线性模型的训练。 训练在时间和空间上是的开销很大。对于一张图像,图像和上面大量重叠的候选框都要经过CNN提取特征,并写入磁盘。时间和存储空间成本都很高。
相比于L2损失函数,其对离群点、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞,使用L2必须要小心地设置学习率,防止遇到异常点发生梯度爆炸(RCNN中使用的是L2,我认为这是因为在RCNN中bbox是单独训练的,而在fast-rcnn中bbox的损失是总损失的一部分,如果这一部分反向传播的梯度特别大,会对分类部分...
1、Fast RCNN对RCNN的改进:参考链接 1)ROI Pooling的加入,使得Fast RCNN相比于RCNN在两个方面有了较大的改善: (1)由于ROI Pooling可接受任意尺寸的输入,warp操作不再需要,这有效避免了物体的形变扭曲,保证了特征信息的真实性 (2)不需要对每个proposal都提取特征,采用映射方式从整张图片的feature map上获取ROI...