细心的同学可能看出来了问题,R-CNN虽然不再像传统方法那样穷举,但R-CNN流程的第一步中对原始图片通过Selective Search提取的候选框region proposal多达2000个左右,而这2000个候选框每个框都需要进行CNN提特征+SVM分类,计算量很大,导致R-CNN检测速度很慢,一张图都需要47s。 有没有方法提速呢?答案是有的,这2000个r...
经典的检测方法生成检测框都非常耗时,如OpenCV adaboost使用滑动窗口+图像金字塔生成检测框;或如R-CNN使用SS(Selective Search)方法生成检测框。而Faster RCNN则抛弃了传统的滑动窗口和SS方法,直接使用RPN生成检测框,这也是Faster R-CNN的巨大优势,能极大提升检测框的生成速度。 图4 RPN网络结构 上图4展示了RPN网络...
其实Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN,在Faster R-CNN中,就是使用了RPN结构替代了SS算法,其余操作基本和Fast R-CNN一样。 所以,由图可以看见,Faster R-CNN有RPN结构与Fast R-CNN结构构成,也就是其损失包含了两个部分,分别是RPN的损失与Fast R-CNN的损失。这这两种损失又包含分类损失与边界框回归损失,详...
1. 将图片的BGR变成RGB,因为网上训练好的VGG图片都是以此训练的 2. 将图片数据类型转换为np.float32,并减去每一个通道的均值,理由同上 3. 图片的像素值除一个缩放因子,此处为1 4. 将图片的深度变到第一个位置 5. 给图片增加一个维度 if K.image_dim_ordering() == 'tf': X =np.transpose(X, (0,...
一、Faster-RCNN简介 『cs231n』Faster_RCNN 『计算机视觉』Faster-RCNN学习_其一:目标检测及RCNN谱系 一篇讲的非常明白的文章:一文读懂Faster RCNN (1)输入测试图像; (2)将整张图片输入CNN,进行特征提取; (3)用RPN生成建议窗口(proposals),每张图片保留约300个建议窗口; ...
RCNN步骤: ➢步骤一:训练分类网络(AlexNet) ➢步骤二:模型做fine-tuning 类别1000改为20 去掉FC ➢步骤三:特征提取 提取候选框(选择性搜索) 对于每一一个区域: 修正区域为CNN的输入,利用网络对候选框提取到特征 提取候选框(选择性搜索步骤) ➢step0:生成区域集R,具体参见论文《Efficient Graph-Based Imag...
数字代表了检测物体在图片中的相对坐标 分类如下 四、代码 项目结构如下 keras_frcnn文件夹里面存放着实现Faster R-CNN所用的各种类和方法 下面testing文件夹里面放着测试代码 部分代码如下 需要全部代码请点赞关注收藏后评论区私信 from keras.layers import Layer import keras.backend as K if K.backend() == ...
一Faster R-CNN思路 从R-CNN到Fast R-CNN,再到本文的Faster R-CNN,目标检测的四个基本步骤(候选区域生成,特征提取,分类,位置精修)终于被统一到一个深度网络框架之内。所有计算没有重复,完全在GPU中完成,大大提高了运行速度。 Faster R-CNN可以简单地看做“区域生成网络(RPN)+Fast RCNN“的系统,用区域生成...
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,输出是一些矩形以及这些矩形中是否有物体的得分。如下图所示。