同Fast RCNN实现一样(见https://www.cnblogs.com/Haitangr/p/17709548.html),本文将基于Pytorch框架,实现Faster RCNN算法,完成对17flowes数据集的花朵目标检测任务。 二、Faster RCNN算法结构 Faster RCNN论文原文中算法整体结构如下: 如图,Faster R-CNN算法流程主要包括四个部分,分别是卷积层(Conv Layers)、区域...
1、一张图像生成1k-2k个候选区域(使用selective search)方法 2、将图像输入网络得到相应的特征图,将ss算法生成的候选框投影到特征图上得到相应的特征矩阵 3、将每个特征矩阵通过ROI Pooling层缩放到7x7大小的特征图,接着将特征图展平通过一系列全链接层得到预测结果 一次性计算整张图像 与R-CNN不同,R-CNN是将每...
一、R-CNN算法 1、主要思想 1)区域建议框:由传统方法离线生成(SS),这是输入数据的来源 2)目标分类:检测框(区域建议框)内的物体识别问题,使用VGG、ResNet等卷积神经网络分类, 将每个建议框中物体图像及类别(含背景类),resize到统一尺寸,送入CNN中训练分类模型 二、Faster R-CNN算法 1、主要思想 不同于R-CNN...
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...
四、全连接模块-RCNN 上面流程得出来的是256个ROI,输入RCNN,最终输出的是分类结果和回归结果,即分类和偏移预测,21个类别,84个位置偏移(每个类别4个)。
图2 faster_rcnn_test.pt网络结构 (pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt) 本文不会讨论任何关于R-CNN家族的历史,分析清楚最新的Faster R-CNN就够了,并不需要追溯到那么久。实话说我也不了解R-CNN,更不关心。有空不如看看新算法。
如图4.3所示为Faster RCNN算法的基本流程,从功能模块来讲,主要包括4部分:特征提取网络、RPN模块、RoI Pooling(Region of Interest)模块与RCNN模块,虚线表示仅仅在训练时有的步骤。Faster RCNN延续了RCNN系列的思想,即先进行感兴趣区域RoI的生成,然后再把生成的区域分类,最后完成物体的检测,这里的RoI使用的即是RPN模...
R-CNN通过在图像中提取固定大小的候选区域,然后对每个候选区域进行分类,实现了目标检测。尽管R-CNN在准确性上表现出色,但其处理速度非常慢。为了解决这一问题,Faster R-CNN算法应运而生。 二、Faster R-CNN算法流程 Faster R-CNN算法主要包括以下四个步骤: 特征提取conv layers 首先,将输入图像通过一系列卷积层、...
完整的 Faster R-CNN 框架 输入的图片以长×宽×高的张量形式表征,之后会被馈送入预训练好的卷积神经网络,在中间层得到特征图。使用该特征图作为特征提取器并用于下一流程。 上述方法在迁移学习中经常使用,尤其在为小数据集训练分类器时,其通常取用了在...