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...
到现在为止，我们完成了对 Faster R-CNN 两大早期模型的溯源。下面我们开始研究 Faster R-CNN。Faster R-CNN 的主要创新是，它用一个快速神经网络代替了之前慢速的选择搜索算法（selective search algorithm）。具体而言，它引入了一个 region proposal 网络（RPN）。RPN 工作原理：在最后卷积得到的特征图上，使用一...
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...
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...
Fast R-CNN 模型结构示意图: 如图所见,现在我们基于网络最后的特征图(而非原始图像)创建了 region proposals。因此,我们对整幅图只用训练一个 CNN 就可以了。 此外,我们使用了一个 softmax 层来直接输出类(class)的概率,而不是像之前一样训练很多不同的 SVM 去对每个目标类(object class)进行分类。现在,我们...
Faster RCNN算法主要由以下2大模块组成: 1、RPN层进行候选框提取; 2、最后的分类与Bounding Box回归依然沿用Fast RCNN的检测模块,即RoI Pooling和多任务损失函数。 1 算法具体步骤 图1 Faster RCNN模型结构图 图2 Faster RCNN训练流程图 1、首先,原始图像输入卷积神经网络中,得到最后一层卷积层的特征作为后续网...
所以Faster R-CNN中提出了RoI Pooling解决这个问题。不过RoI Pooling是从Spatial Pyramid Pooling发展而来,输出的size取决于feature map被分了多少块,有兴趣的读者可以自行查阅相关论文。 2、RoI Pooling原理 我们把每一个候选框的特征图水平和垂直分为pooled_w(7)和pooled_h(7)份,对每一份进行最大池化处理,这样...
0.1 Faster R-CNN整体流程图 0.2 RPN层流程图 1 开始之前的关键词 对于关键词,大可挑选自己不懂的地方看,并不需要全看所有的介绍。 1.1 分类与回归 分类是将检测出现的正样本进行归类的过程,而回归是在一张图片里预测出目标出现的具体位置,希望找到一种变换,将预测和真实的标定进行无限靠拢。
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...