Faster R-CNN是R-CNN系列中第三个模型,经历了2013年Girshick提出的R-CNN、2015年Girshick提出的Fast R-CNN以及2015年Ren提出的Faster R-CNN。 Faster R-CNN是目标检测中较早提出来的两阶段网络,其网络架构如下图所示: 可以看出可以大体分为四个部分: Conv Layers卷积神经网络用于提取特征,得到feature map。 RPN...
经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显。 图1 Faster RCNN基本结构(来自原论文...
网络结构 Faster R-CNN 使用了注意力(attention)机制,它由两个模块组成。 1. RPN(region proposal network) 作用是推荐图像中的有物体区域。 2. Fast R-CNN检测器 作用是检测是什么物体。 RPN RPN 网络的输入是任意大小的图像,输出是一些矩形以及这些矩形中是否有物体的得分。如下图所示。 在原文中,RPN网络为...
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...
RPN层是Faster-RCNN网络的特有层,全称为:区域生成网络(Region Proposal Networks),用来提取供后边检测的区域。它替代了Fast-RCNN的selective search,大大提高提取区域框的速度和精度。 Faster-RCNN网络结构图如下 图1 RPN 1、RPN之前的特征提取 采用预训练模型来做特征提取,常用到VGG16(512-d)或ZF(256-d)模型...
faster-RCNN结构示意图 Faster R-CNN是2-stage方法的奠基性工作,提出的RPN网络取代Selective Search算法使得检测任务可以由神经网络端到端地完成。如图 faster-RCNN网络流程 其主要步骤为: 1、输入图像到卷积网络中,生成该图像的特征映射。 2、在特征映射上应用Region Proposal Network,返回object proposals和相应分数。
faster-rcnn结构图: (只截取了最难理解的部分) 这个网络看似很复杂,但是理解了其中关键的层,就基本可以掌握这个结构了。要看源码!!要看源码!!要看源码 !!重要的事情说三遍。 关键的层: 数据输入层:#表示模块存放的路径 faster-rcnn/lib/roi_data_layer/layer.py ...
图1 网络结构 Anchors anchor在Faster R-CNN里面扮演重要角色,anchor其实就是一个方框。在Faster R-CNN的默认配置里面,每一个位置都有9个anchor。下面的图2是(600,800)尺寸的图片在(320,320)位置的9个anchor。 图2 anchor 这些anchor是这样产生的:
图1 faster R-CNN流程图 其实RCNN系列目标检测,大致分为两个阶段:一是获取候选区域(region proposal 或 RoI),二是对候选区域进行分类判断以及边框回归。Faster R-CNN其实也是符合两个阶段,只是Faste R-CNN使用RPN网络提取候选框,后面的分类和边框回归和R-CNN差不多。所以有时候我们可以将faster r-cnn看成RPN部分...
1. Resnet50_Faster_RCNN 网络结构 下面两张图中,第一张是Resnet50_Faster_RCNN的网络结构流程图,第二张是详细展开后的网络卷积模块。可以发现其网络结构中主要包括Resnet50 Conv layers,RPN(Region Proposal Network), ROIPooling/ROIAlign, class/box Predictors四个模块: ...