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 R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 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,...
直接承接 R-CNN 的是 Fast R-CNN。Fast R-CNN 在很多方面与 R-CNN 类似,但是,凭借两项主要的增强手段,其检测速度较 R-CNN 有所提高: 在推荐区域之前,先对图像执行特征提取工作,通过这种办法,后面只用对整个图像使用一个 CNN(之前的 R-CNN 网络需要在 2000 个重叠的区域上分别运行 2000 个 CNN)。 将支...
完整的 Faster R-CNN 框架 输入的图片以长×宽×高的张量形式表征，之后会被馈送入预训练好的卷积神经网络，在中间层得到特征图。使用该特征图作为特征提取器并用于下一流程。上述方法在迁移学习中经常使用，尤其在为小数据集训练分类器时，其通常取用了在另一个较大数据集训练好的权重。我们在下一章节会深入...
Faster R-CNN 结构 首先，输入图片表示为 Height×Width×Depth 的张量(多维数组)形式，经过预训练 CNN 模型的处理，得到卷积特征图(conv feature map). 即，将 CNN 作为特征提取器，送入下一个部分.这种技术在迁移学习(Transfer Learning)中比较普遍，尤其是，采用在大规模数据集训练的网络权重，来对小规模数据集...
《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》,该论文由CV领域大牛RGB和何凯明于2016年发表,此篇论文堪称经典论文之一。 如图-00所示(Faster RCNN): 一直以来,我的观点是经典且有影响力的论文必须要读、而且要经常拿出来读,因为,当下的很多新技术或新算法都是基于前人的成果...
Faster-RCNN 是 RCNN 系列论文的第三次迭代,这一系列论文的一作和联合作者是 Ross Girshick。 这一切始于 2014 年的一篇论文「Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation」(R-CNN),其使用了称为 Selective Search 的算法用来提取感兴趣候选区域,并用一个标准的卷积神经网络 ...
在RCNN,Fast RCNN之后,Ross B. Girshick在2016年提出Faster RCNN,将特征提取(feature extraction),proposal提取,目标定位location,目标分类classification整合到了一个网络中,性能大幅提升。作为Two-stage的代表,相比于yolo,ssd等one-stage检测方法,Faster RCNN的检测精度更高,速度相对较慢。
Faster R-CNN主要贡献是提出RPN网络,用于替代Selective Search或其他的图像处理分割算法,实现端到端的训练(end-to-end)。 1.卷积层后插入RPN RPN经过训练后直接产生Region Proposal,无需单独产生Region Proposal。 2. RPN后接ROI Pooling和分类层、回归层,同Fast R-CNN。