图2:Faster R-CNN是单一、统一的目标检测网络。RPN模块充当这个统一网络的“注意力”。 也就是说RPN只是负责出框,是一个独立的模块 卷积[9],[1],[29],[7],[2]的共享计算因其高效、准确的视觉识别而越来越受到关注。OverFeat论文[9]计算来自图像金字塔的卷积特征,用于分类、定位和检测。针对基于区域的目标检...
对于检测网络,我们采用Fast R-CNN[2]。接下来我们介绍一些算法,学习由RPN和Fast R-CNN组成的具有共享卷积层的统一网络(图2)。 独立训练的RPN和Fast R-CNN将以不同的方式修改卷积层。因此,我们需要开发一种允许在两个网络之间共享卷积层的技术,而不是学习两个独立的网络。我们讨论三个方法来训练具有共享特征的网...
在这个解决方案中,RPN和Fast R-CNN网络在训练过程中合并为一个网络,如图2所示。在每个SGD迭代中,前向传播生成区域提议,这些提议在训练Fast R-CNN检测器时被视为固定的、预先计算的提议。反向传播像往常一样进行,对于共享层,来自RPN损失和Fast R-CNN损失的反向传播信号被组合起来。这个解决方案易于实现。但这个解决...
Fast R-CNN Faster R-CNN Faster R-CNN论文翻译 Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然。什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法。在Fast ...
SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络的运行时间,使得区域提出计算成为一个瓶颈。在这项工作中,我们引入了一个区域提出网络(RPN),该网络与检测网络共享全图像的卷积特征,从而使近乎零成本的区域提出成为可能。RPN是一个全卷积网络,可以同时在每个位置预测目标边界和目标分数。RPN经过端到端的训练...
Faster R-CNN发表于NIPS 2015,其后出现了很多改进的版本,后面会进行介绍。正如我们在之前的博客文章中提到的,Faster R-CNN是R-CNN论文的第三次迭代。其中Ross Girshick是作者兼合并者。 一切始于2014年的“用于精确对象检测和语义分割的丰富特征层次结构”(R-CNN),其使用称为选择性搜索的算法来提出可能的感兴趣区域...
OverFeat论文[9]从图像金字塔计算卷积特征,以进行分类、定位和检测。共享卷积特征图上的自适应大小池化(SPP)[1]被开发用于有效的基于区域的目标检测[1],[30]和语义分割[29]。 Fast R-CNN [2]可以对共享卷积特征进行端到端检测器训练,并显示出令人信服的准确性和速度。
《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》论文阅读之Faster R-CNN,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
faster rcnn论文翻译 vggnet论文翻译 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 文章目录 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Abstract 摘要 1 Introduction 1 引言 2 Convent Configurations 2 ConvNet配置...