前言:本文以Resnet50为主干特征提取网络,对Faster-RCNN整体网络结构进行一个描述。 1、Faster-RCNN整体流程图 Faster-RCNN是非常有效的目标检测算法,是一种two-stage的算法,训练整个网阔需要两个步骤:1.训练RPN网络,2.训练最关键的目标区域检测网络,相较于传统的检测算法,不需要额外的训练分类器,特征表示的过程,...
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。 img 图1 Faster RCNN基本结构(来自...
Faster RCNN提取特征的主干网络可以是VGG16的前13层,13Conv+4次池化。 VGG16 2、RPN网络 RPN(Region Proposal Network) 区域提案网络,较之Fast RCNN单独的Selective Search选择搜索算法提取候选框,将候选框提取融合到整个网络中。 区域提案网络(Region Proposal Network, RPN),它和检测网络共享全图的卷积特征,使得区...
原来的Alexnet先使用大的11*11的卷积核,然后逐渐变小,VGG则全部采用3*3和2*2的小卷积核,拓展了网络深度,效果更好,常见的VGG网络结构有: VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同,可分为A,A-LRN,B,C,D,E共6个配置,其中以D,E两种配置较为常用,分别称为VGG16和VGG19。接下来看Faster RCNN中的定义: 和r...
Faster-RCNN的主干特征提取网络部分只包含了长宽压缩了四次的内容,第五次压缩后的内容在ROI中使用。即Faster-RCNN在主干特征提取网络所用的网络层如图所示。 以输入的图片为600x600为例,shape变化如下: 最后一层的输出就是公用特征层。 实现代码: defidentity_block(input_tensor, kernel_size, filters, stage, ...
2.1.2.3 保存卷积提取特征 虽然R-CNN训练了CNN网络对region proposal进行分类,但是实际中,这个CNN的作用只是提取每个region proposal的feature。因此,我们输入region proposal进行前向传播,然后保存AlexNet的FC7层features,以供后续的SVM分类使用。 2.1.3 分类候选框 ...
在Pytorch中搭建Faster R-CNN模型需要以下几个步骤: 选择主干网络:Faster R-CNN可以采用多种主干特征提取网络,如VGG、ResNet、Xception等。本文将以ResNet50为例进行介绍。 构建RPN网络:RPN网络用于生成候选区域(proposals),这些候选区域可能包含目标对象。RPN网络通常包括一个卷积层、两个全连接层和一个分类器。 构建...
Fast-RCNN的图像输入并不对图像大小限制,而实现这一点的关键所在,就是RoI Pooling网络层。RoIPooling层在任意尺度的卷及网络特征层,针对每一个候选框在特征层的映射区域提取固定尺度的特征,通过设置不同尺度的RoI Pooling可以提取多尺度特征。RoIPooling实现原理简单而言就是通过设定固定尺度计算出每一次采样的网格大小...
Faster R-CNN的主干网络可以基于VGG16模型,去除其中的全连接层,只留下卷积层,提取整张图片的特征。 在论文中可能经常会将主干网络称为backbone network。主干网络的作用就是用来提取图片特征的,这个不是一成不变的,可以替换,比如使用残差网络ResNet。 VGG-16网络中的16代表的含义是含有参数的有16个层,分别是13个...