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...
(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; (4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上; (5)通过RoI pooling层使每个RoI生成固定尺寸的feature map; (6)利用Softmax Loss(探测分类概率) 和Smooth L1 Loss(探测边框回归)...
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,...
R-CNN 需要固定大小的特征图,以便将它们分类到固定数量的类别中。 兴趣区域池化 一种更简单的方法(被包括 Luminoth 版本的 Faster R-CNN 在内的目标检测实现方法所广泛使用),是用每个建议来裁剪卷积特征图,然后用插值(通常是双线性的)将每个裁剪调整为固定...
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...
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...
首先介绍Fast-RCNN核心算法模块,即RoI Pooling。基于图像分类任务的卷积神经网络首先将图片重新缩放并才裁剪到固定大小,如AlexNet和ResNet将图片缩放到256尺度并裁剪至224×224大小,然后将裁剪后的图像输入至网络训练。但对于检测任务,图像大小对检测性能有重要的影响。假设输入224×224大小的图像,则很有可能目标对象会因...
Faster R-CNN是截止目前,RCNN系列算法的最杰出产物,two-stage中最为经典的物体检测算法。推理第一阶段先找出图片中待检测物体的anchor矩形框(对背景、待检测物体进行二分类),第二阶段对anchor框内待检测物体进行分类。 讲Faster R-CNN,就不得不讲讲R-CNN和Fast R-CNN的原理,这里只是粗略的讲一下,具体可以看论...
在到达全连接层之前,卷积层和Pooling层对图片输入大小其实没有size的限制,因此RCNN系列的网络模型其实是不需要实现把图片resize到固定大小的; n=3看起来很小,但是要考虑到这是非常高层的feature map,其size本身也没有多大,因此 3×33×3 9个矩形中,每个矩形窗框都是可以感知到很大范围的。