出现于 2015 年早期的 Fast R-CNN 是 R-CNN 的改进,其采用兴趣区域池化(Region of Interest Pooling,RoI Pooling) 来共享计算量较大的部分,提高模型的效率. Faster R-CNN 随后被提出,其是第一个完全可微分的模型. Faster R-CNN 是 R-CNN 论文的第三个版本. R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 作者...
下面是整个 Faster RCNN 结构的示意图: 利用anchor是从第二列这个位置开始进行处理,这个时候,原始图片已经经过一系列卷积层和池化层以及relu,得到了这里的 feature:51x39x256(256是层数) 在这个特征参数的基础上,通过一个3x3的滑动窗口,在这个51x39的区域上进行滑动,stride=1,padding=1,这样一来,滑动得到的就是...
在该方案中,RPN和Fast R-CNN网络在训练期间联合成一个网络,如图2所示。在每个SGD迭代周期,当训练Fast R-CNN检测器时,前向计算生成的区域候选框被认为是固定的、预计算的。BP算法和往常一样,对于共享层,来自RPN的损失和Fast R-CNN的损失的BP信号被组合在一起。该方案简单易行。但该方案忽略了区域生成框的坐标...
这里最重要的就是_fasterRCNN的forward过程: i: RCNN_base,卷积网络提取的图片特征, 输出为base_feat, shape=(batch, 512, M/16, N/16) ii: RCNN_rpn,rpn网络,计算rios、前景背景2分类loss和粗边框回归loss, 其中rois的shape=(batch, post_top_n, 5), 是排序后并经过nms后的post_top_n个anchor(经...
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。 ROIPooling 给定Feature Map和一系列建议框,将Feature Map中对应的每个建议框内容截取为相同...
另外一个不得不提到优化方向就是量化成 8bit 数据进行计算,这样 FPGA 中的 DSP 每次都能运算两个数,这就可以使用性价比更高的 FPGA 芯片上进行运算,从而得到更高的收益。雪湖科技就是这样做的。 图14 雪湖科技开发的 Faster RCNN 的性能参数 当然,并非说 yolo 算法没有优势,雪湖也对 yolo 系列做了 FPGA...
直接利用特征图计算 ROI Fast R-CNN 使用特征提取器(CNN)先提取整个图像的特征,而不是从头开始对每个图像块提取多次。然后,我们可以将创建候选区域的方法直接应用到提取到的特征图上。例如,Fast R-CNN 选择了 VGG16 中的卷积层 conv5 输出的 Feture Map 来生成 ROI,这些关注区域随后会结合对应的特征图以裁剪为...
分类分支shape=(batchx1000,cls_num+1),回归分支shape=(batchx1000,4*num_class)(因为参数reg_class_agnostic=False) 这里有一个细节需要强调下:在原始faster rcnn中RCNN网络还包括了resnet的最后一个stage,也就是说resnet的stage0-stage2做为公共的基础网络部分,而stage3是在RCNN部分。为何作者将stage3作为...
针对R-CNN的部分问题,2015年微软提出了fast R-CNN算法,它主要优化了两个问题 提出ROI pooling池化层结构,解决了候选框子图必须将图像裁剪缩放到相同尺寸大小的问题。由于CNN网络的输入图像尺寸必须是固定的某一个大小(否则全连接时没法计算),故R-CNN中对大小形状不同的候选框,进行了裁剪和缩放,使得他们达到相同的...
全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全连接的特性,一般全连接层的参数也是最多的。 两层之间所有神经元都有权重连接 通常全连接层在卷积神经网络尾部 1.6 层次结构小结 1.7 CNN优缺点 优点: 共享卷积核,优化计算量。