Faster R-CNN:Faster R-CNN引入了 RPN 来生成候选边界框,然后通过一个分类和回归网络来精确预测物体类别和位置。它通常比One-Stage方法更准确,但在速度上略显较慢。 Mask R-CNN:Mask R-CNN在Faster R-CNN的基础上加入了实例分割的任务,即不仅预测边界框和类别,还预测每个像素属于哪个实例。 总结起来,One-Stage...
2.论文中提到,如果不算region proposal的时间,fast rcnn几乎能够实现real time的效果。那是不是以前two-stage的算法中,大部分时间都在region proposal上? 我的理解:以前的region proposal是所有region拿出来后,对每个region进行特征提取,所以这样的feature是局部的,不能在detect的时候复用,因此会浪费很多提取特征的时间...
所以,后面需要根据RPN的初筛结果,进行精确的分类和回归,于是就有了two stage。
一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN等),它们是two-stage的,需要先通过算法产生目标候选框,也就是目标位置,然后再对候选框做分类与回归。 而另一类是Yolo,SSD这类one-stage算法,其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。 比较:第一类方法是准确度高一...
一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族。他们识别错误率低,漏识别率也较低,但速度较慢,不能满足实时检测场景。为了解决这一问题,另一类方式出现了,称为one-stage, 典型代表是Yolo, SSD, YoloV2等。他们识别速度很快,可以达到...
Faster-RCNN是一个非常有效的目标检测算法,虽然是一个比较早的论文, 但它至今仍是许多目标检测算法的基础。 Faster-RCNN作为一种two-stage的算法,与one-stage的算法相比,two-stage的算法更加复杂且速度较慢,但是检测精度会更高。 注:研究Faster-RCNN也有快一年了,github上面也是搜遍了大多的文章和代码,对其原理...
Faster RCNN由于是two-stage检测器,训练要分为两个部分进行,一个是训练RPN网络,一个是训练后面的分类网络。为了清晰描述整个训练过程,首先明确如下两个事实: RPN网络 = 特征提取conv层(下面简称共享conv层) + RPN特有层(3x3卷积、1x1卷积等) Faster RCNN网络 = 共享conv层 + Faster RCNN特有层(全连接层) 详...
RCNN网络是Ross B. Girshick大神2014年提出的,是第一个基于深度学习的目标检测算法,是基于深度特征的。它跟传统的目标识别不同的就是使用深度学习的特征代替了传统的基于低层次的颜色、纹理的特征提取。 因为RCNN并没有对整个传统目标检测的框架进行改进或者优化,因此RCNN网络依然存在传统目标检测算法所存在的问题,如...
R-CNN缺陷与SppNet的改进 R-CNN缺陷 R-CNN提高了目标检测的mAP,但是即使在GPU上处理,其fps也很低,其中主要原因: 在region proposal阶段提取了2k个RP,并且需要把每个RP都送入到Alexnet中进行特征提取,大大增加了计算量,导致处理时间较长. 由于Alexnet输入的是一个固定尺寸的图片,而我们在将RP送入时是对其进行了...
Faster RCNN 先从整个模型的 detector 看起,Faster RCNN 直接继承了TwoStageDetector,没有做出什么改动,所以直接去看TwoStageDetector里面的内容就行了 代码语言:javascript 复制 @DETECTORS.register_module()classFasterRCNN(TwoStageDetector):"""Implementation of `Faster R-CNN <https://arxiv.org/abs/1506.0149...