Faster-RCNN是非常有效的目标检测算法,是一种two-stage的算法,训练整个网阔需要两个步骤:1.训练RPN网络,2.训练最关键的目标区域检测网络,相较于传统的检测算法,不需要额外的训练分类器,特征表示的过程,整个目标检测的过程是通过一个A到B的整个网络的CNN完成。相较于传统算法准确率得到了大大提升,但速度相较于one...
也就是说,可以将Faster R-CNN 看作是 RPN + Fast R-CNN。 Faster R-CNN的网络示意如下图。 学习Faster R-CNN目标检测框架,对于目标检测任务的熟悉和进一步研究有着非常大的帮助,接下来将主要通过Faster R-CNN的训练和推理过程,学习它的网络结构等内容。 Faster R-CNN 网络结构 Dataset 在提及Faster R-CNN框...
到此为止,我们已经获得了一系列尺寸统一的候选区域,Fast R-CNN中指定每个候选区的输出尺寸14 x 14,因此1024 x 38 x 38 的特征图经过RoI Pooling层,候选区输出形状为 1024 x 14 x 14。 现在需要对输入的候选区域进行卷积处理,再分别进行分类预测和回归预测。分类器也需要训练。 卷积处理 卷积模型依旧沿用ResNet...
5.FasterRCNN训练步骤 - 5.1 训练RPN网络 - 5.2 通过训练好的RPN网络收集proposals - 5.3 训练Faster RCNN网络 1.Conv layers 如图2所示,采用的VGG16模型作为网络基础结构,Conv layers共有13个conv层,13个relu层,4个pooling层。这里,卷积操作有一个通用的公式,给出输入图像X×X,若kernel_size,padding,stride都...
Faster RCNN是二阶段目标检测器的典型代表,这里以chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch中的代码进行介绍,由于目前CV发展很快,比如在mmdet中的Faster RCNN中的实现就与此不同,但是主要是通过这个代码理解一下Faster RCNN的算法流程。 特征提取网络 网络输入是一张彩色图片,经过网络进行特征提取后,得到feature map的宽...
Faster-RCNN的网络结构如下图表示: 我们可以发现除了添加一个RPN网络之外,其他地方和Fast-RCNN是完全一致的。引用知乎上看到的一张更详细的网络结构如下: RPN网络 RPN网络将第一个卷积网络(backbone,如VGG16,ResNet)的输出特征图作为输入。它在特征图上滑动一个 3 × 3 3\times 3 3×3的卷积核,以使用卷积网...
Faster R-CNN框架介绍 Faster R-CNN模型 Faster R-CNN 算法由两大模块/4个主要内容组成: 1.RPN候选框提取模块; 2.Fast R-CNN检测模块 其中,RPN是全卷积神经网络,用于提取候选框;Fast R-CNN基于RPN提取得proposal检测并识别proposal中的目标。 1.Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用...
缩进图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...
接下来就是理解代码了,faster-rcnn的核心思想就是通过RPN替代过往的独立的步骤进行region proposal,实现完全的end-to-end学习,从而对算法进行了提速。所以读懂RPN是理解faster-rcnn的第一步。下面的代码是如何得到用于训练RPN的ground truth的,完全理解之后也就理解RPN的原理了。
Faster R-CNN整体结构图如下所示：下面就Faster R-CNN上面的5个部分做一个比较详细的介绍：二、Resize 首先对输入的图像进行resize操作，以适应模型要求，单独resize.py文件进行实验。三、Backbone 接下来利用ResNet50网络进行特征提取得到特征图(Feature Map)。有关ResNet50的原理和代码部分可以参考： Res...