Faster-RCNN 是 RCNN 和 Fast-RCNN 的进化版,最大的创新是引入了区域生成网络 (RPN - Region Proposal Network),区域生成网络支持使用机器学习代替固定的算法找出图片中可能包含对象的区域,精度比固定的算法要高很多,而且速度也变快了。 从R-CNN到Fast R-CNN,再到本文的Faster R-CNN,目标检测的四个基本步骤(...
(2)Fast R-CNN中采用image-centric sampling mini-batch采用层次采样,即先对图像采样【N个】,再在采样到的图像中对候选区域采样【每个图像中采样R/N个,一个mini-batch共计R个候选区域样本】,同一图像的候选区域卷积共享计算和内存,降低了运算开销。 image-centric sampling方式采样的候选区域来自于同一图像,相互之间...
同时RPN与Fast R-CNN共享特征提取网络的输出。这也就使得RPN与Fast R-CNN能够都是使用GPU加速。 从上个图可以看出,Faster R-CNN的架构如下: 首先将图像作为输入到特征提取网络(例如:VGG16、ZF或者ResNet),获取对应的深度特征图。 之后将特征图送到RPN网络,生成对应原始图中候选区域的特征图,并给出候选区域...
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...
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。
简介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
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...
ROI Align:为了解决ROI Pooling层在量化过程中可能引入的误差问题,Faster R-CNN引入了ROI Align层。该层使用双线性插值等方法对候选框进行精确对齐,提高了目标检测的准确性。 五、总结 本文从理论层面对RCNN系列算法进行了深入解析,包括RCNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN的原理和优缺点。通过了解这些算法的原理和实现...
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...