简单的来说Faster R-CNN = Fast R-CNN+Region Proposal Networks,算法流程图如下: 总结三者使用的方法与改进 Faster R-CNN介绍 Faster R-CNN主要由两个模块构成: 1.RPN模块 2.Fast R-CNN模块 RPN模块负责生成Region来告知Fast R-CNN模块应关注原图片的哪些区域。Fast R-CNN模块使用这些proposed regions来进行目...
https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end2end/train.prototxt,可以看出VGG16中用于特征提取的部分是13个卷积层(conv1_1--->conv5.3),不包括pool5及pool5后的网络层次结构。 因为我们的最终目标是和Fast R-CNN目标检测网络共享计算,所以假设这两个...
这里说的特征共享,是指RPN和Fast R-CNN的特征共享,也就是生成候选和检测之间的共享。算法的整个流程如下图: 可以看到,卷积层可以让RPN和后面R-CNN公用。 三种训练方式 交替训练,先训练RPN->Fast R-CNN -> RPN -> Fast R-CNN这样一直迭代 近似联和训练,将每一次反向传播的RPN的梯度和Fast R-CNN的梯度合并...
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...
Faster R-CNN的主要贡献就是设计了提供候选区域的网络RPN,代替了费时的选择性搜索Selective Search,使得检测速度大幅提高。 总结各个算法的步骤: RCNN 1. 在图像中确定约1000-2000个候选框(使用选择性搜索Selective Search) 2. 每个候选框内图像块缩放至相同大小,并输入到CNN内进行特征提取 ...
图2展示了python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构,可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像,首先缩放至固定大小MxN,然后将MxN图像送入网络;而Conv layers中包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层;RPN网络首先经过3x3卷积,再分别生成foreground anchors与bounding box regression偏移量,...
Faster R-CNN 的目标是从输入图像中定位并分类出目标物体,其核心由以下三个部分组成: 特征提取网络:使用深度卷积网络(如 VGG 或 ResNet)提取特征图。 区域建议网络(RPN):生成候选区域,并预测每个区域是否包含目标。 RoI 池化与分类回归:对 RPN 提供的候选区域进行特征裁剪、分类和边界框回归。
图4.1 RCNN算法流程图 RCNN虽然显著提升了物体检测的效果,但仍存在3个较大的问题。首先RCNN需要多步训练,步骤烦琐且训练速度较慢;其次,由于涉及分类中的全连接网络,因此输入尺寸是固定的,造成了精度的降低;最后,候选区域需要提前提取并保存,占用空间较大。
RPN的使用,使Faster-RCNN能够在一个网络框架之内完成候选区域、特征提取、分类、定位修正等操作。 因为我们的最终目标是和Fast R-CNN目标检测网络共享计算,所以假设这两个网络共享一系列卷积层。 RPN的具体流程如下:使用一个小网络在最后卷积得到的特征图上进行滑动扫描,这个滑动网络每次与特征图上n*n(论文中n=3)...
Faster RCNN算法主要由以下2大模块组成: 1、RPN层进行候选框提取; 2、最后的分类与Bounding Box回归依然沿用Fast RCNN的检测模块,即RoI Pooling和多任务损失函数。 1 算法具体步骤 图1 Faster RCNN模型结构图 图2 Faster RCNN训练流程图 1、首先,原始图像输入卷积神经网络中,得到最后一层卷积层的特征作为后续网...