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,...
本期我们分享的是 Two-Stage 的代表作 Fater R-CNN ,这是属于 R-CNN 系列中比较经典的一个,目前比较流行。今天我们就带大家体验一把 Faster R-CNN 的检测,代码不多。 代码说明 我们代码使用的是 Pytorch 提供的目标检测模型fasterrcnn_resnet50_fpn model=torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fp...
接下里就是不用RPN自己生成的候选框来训练,直接用SS候选框算法挑选出的2000个候选框来训练Fast RCNN(基于ZF的backbone)。然后看RPN的测试准确率如何(同样使用unshared的策略)。 如果RPN在测试过程中生成的是300个候选框,准确率为56.8。比58.7要低是因为训练集和测试集不一样,这个正常。这个指标只是作为下面两个实...
1.批量测试图片 test_image_path =r'E:\DeepLearning\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master\data\demo\im_names'#要测试的图片放入im_names文件夹,并将改文件夹放入demo中 im_names = os.listdir(test_image_path) for im_namein im_names: print('~~~') print('Demo for data/demo/{}'.format(i...
之前提到过,Faster R-CNN 第一步要使用在图片分类任务 (例如,ImageNet) 上预训练好的卷积神经网络,使用该网络得到的中间层特征的输出。这对有深度学习背景的人来说很简单,但是理解如何使用和为什么这样做才是关键,同时,可视化中间层的特征输出也很重要。没有一致的意见表明哪个网络框架是最好的。原始的 Faster R...
Fast R-CNN主要解决R-CNN的以下问题: 1、训练、测试时速度慢 R-CNN的一张图像内候选框之间存在大量重叠,提取特征操作冗余。而Fast R-CNN将整张图像归一化后直接送入深度网络,紧接着送入从这幅图像上提取出的候选区域。这些候选区域的前几层特征不需要再重复计算。
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(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,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) ...
Fast-RCNN仍依赖于搜索候选框方法,其中以Selective Search为主。在Fast-RCNN给出的时间测试结果中,一张图片需要2.3s的前向推理时间,其中2s用于生成2000个ROI。可以看到整个算法的时间消耗几乎都在区域候选框搜索这个步骤了,如果我们能去掉候选框搜索这个过程是不是实时有希望了?Faster-RCNN就干了这件事,论文提出在...