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...
Faster R-CNN在实际应用中表现出色,能够处理各种复杂场景下的目标检测任务。其优势主要体现在以下几个方面: 高检测速度:通过引入RPN和共享卷积特征,Faster R-CNN实现了快速的目标检测,大大提高了检测速度。 高准确性:Faster R-CNN在保持高速度的同时,仍然保持了较高的检测准确性。其端到端的训练方式使得模型能够更...
二、区域生成网络Region Propasl Networks (RPN) 因为经典的检测方法生成检测框都非常耗时,所以faster rcnn对此做了改进,用RPN生成检测框,大大提升了检测速度。 RPN分为两路: 1、上面一路经过softmax生成anchors,获得positive和negtive分类。 2、下面一路用于计算对于anchors的bounding box regression的偏移量,以获得精...
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...
Faster R-CNN基本原理 1.结构图 2.RPN原理图 主干(backbone)网络输出feature maps,通过RPN得到proposals(也就是包含前景的候选框)。 RoI pooling在feature maps中提取出proposals对应位置上的feature。 再利用feature得到更佳精确的候选框,以及候选框中前景所属的类别。
Faster RCNN把目标检测的4个基本步骤(提取候选框、特征提取、特征分类以及边框回归)统一到一个深度学习模型之中,同时其中的候选区域的生成使用候选区域网络(Region Proposal Network,RPN)取代了Fast RCNN中的SS算法,而特征提取、分类、Bounding-Box回归3个操作依旧沿用Fast RCNN的方法,使得候选区域框的提取和Fast RCNN...
Faster RCNN原理介绍 1,总览 2,原理介绍 2.1特征提取网络Backbone 2.2RPN模块 2.2.1Anchor生成 Anchor介绍 Anchor的真值生成 类别真值的生成 偏移真值的生成 2.2.2RPN卷积网络 2.2.3计算RPN loss 2.2.4生成Proposal 2.2.5筛选Proposal得到RoI 2.3RoI Pooling(Region of Interest)模块 ...
FASTER R-CNN 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...