RCNN与Fast RCNN的区别: 共享卷积:RCNN对所有ROI进行特征提取时会重复计算,Fast RCNN则是对整张图做一次CNN; ROI池化:最后一个卷积层后加一个ROI池化层; 多任务损失:损失函数使用了多任务损失函数(multi-task loss),将边框回归直接加入到CNN网络中训练,且为了避免SVM分类器单独训练与速度慢的缺点,使用了softmax...
Fast RCNN与RCNN区别:RCNN中是输入特征区域对应的图像(227x227)得到相应的特征向量,然后将特征向量输入到SVM进行分类、利用回归器修正候选区域位置 2.2 Fast RCNN的细节详述 2.2.1 候选区域选取 随机选取候选区域:在Fast RCNN中并没有使用所有的候选框,而是随机从正样本和负样本拿出总共64个。正样本是指候...
Fast RCNN与RCNN的不同主要在于Fast RCNN引入了ROI Pooling,在RCNN中,在进行卷积操作之前一般都是先将图片分割与形变到固定尺寸,这也正是RCNN的劣势之处,这会让图像产生形变,或者图像变得过小,使一些特征产生了损失,继而对之后的特征选择产生巨大影响,所以引入了ROI Pooling. 假设需要输出2x2的fixed size feature...
Fast R-CNN算法还使用了softmax分类器替代了SVM,使得训练和测试更加便捷。但是,Fast R-CNN仍然需要依赖外部算法来生成候选区域,这在一定程度上限制了它的速度。 为了进一步提高目标检测的速度和精度,研究人员提出了Faster R-CNN算法。Faster R-CNN在Fast R-CNN的基础上引入了区域生成网络(Region Proposal Network,简...
Fast R-CNN与R-CNN的另外的一个主要区别点是采用了softmax分类器而不是SVM分类器,而且训练过程是单管道的,因为Fast R-CNN将分类误差和定位误差合并在一起训练,定位误差采用smooth L1 而不是R-CNN中的L2。因此,整个网络可以端到端的训练。 Fast-RCNN提出之后,基于深度学习的目标检测框架问题已经非常清晰,就是能...
Fast R-CNN(Selective Search + CNN + ROI) Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection;结合DPM的Deformable CNN等 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长...
卷积神经网络(CNN)和Faster-RCNN的理解 一、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 1)定义 维基百科中的定义:CNN是一种前馈神经网络(Feedforward Neural Network),在它内部,参数从输入层向输出层单向传播,它和递归神经网络RNN不同,因为它不会形成环),它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的周围单元,...
Fast-RCNN 与RCNN的区别:一是最后一个卷积层后加了一个ROI pooling layer,二是损失函数使用了多任务损失函数(multi-task loss),将边框回归Bounding Box Regression直接加入到CNN网络中训练,使用softmax代替SVM进行分类。 ROI Layer:ROI pooling layer实际上是SPP-NET的一个精简版,SPP-NET对每个proposal使用了不同...