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...
前言:本文以Resnet50为主干特征提取网络,对Faster-RCNN整体网络结构进行一个描述。 1、Faster-RCNN整体流程图 Faster-RCNN是非常有效的目标检测算法,是一种two-stage的算法,训练整个网阔需要两个步骤:1.训练RPN网络,2.训练最关键的目标区域检测网络,相较于传统的检测算法,不需要额外的训练分类器,特征表示的过程,...
Faster RCNN提取特征的主干网络可以是VGG16的前13层,13Conv+4次池化。 VGG16 2、RPN网络 RPN(Region Proposal Network) 区域提案网络,较之Fast RCNN单独的Selective Search选择搜索算法提取候选框,将候选框提取融合到整个网络中。 区域提案网络(Region Proposal Network, RPN),它和检测网络共享全图的卷积特征,使得区...
原来的Alexnet先使用大的11*11的卷积核,然后逐渐变小,VGG则全部采用3*3和2*2的小卷积核,拓展了网络深度,效果更好,常见的VGG网络结构有: VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同,可分为A,A-LRN,B,C,D,E共6个配置,其中以D,E两种配置较为常用,分别称为VGG16和VGG19。接下来看Faster RCNN中的定义: 和r...
Faster-RCNN的主干特征提取网络部分只包含了长宽压缩了四次的内容,第五次压缩后的内容在ROI中使用。即Faster-RCNN在主干特征提取网络所用的网络层如图所示。 以输入的图片为600x600为例,shape变化如下: 最后一层的输出就是公用特征层。 实现代码: defidentity_block(input_tensor, kernel_size, filters, stage, ...
1.1 RCNN网络: ➢RBG 2014年提出 ➢深度特征 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 ...
选择主干网络:Faster R-CNN可以采用多种主干特征提取网络,如VGG、ResNet、Xception等。本文将以ResNet50为例进行介绍。 构建RPN网络:RPN网络用于生成候选区域(proposals),这些候选区域可能包含目标对象。RPN网络通常包括一个卷积层、两个全连接层和一个分类器。 构建Fast R-CNN检测器:Fast R-CNN检测器用于对RPN生成...
Faster R-CNN其实可以分为5个主要内容：Faster R-CNN整体结构图如下所示：下面就Faster R-CNN上面的5个部分做一个比较详细的介绍：二、Resize 首先对输入的图像进行resize操作，以适应模型要求，单独resize.py文件进行实验。三、Backbone 接下来利用ResNet50网络进行特征提取得到特征图(Feature Map)。有关...
第三，改进主干特征提取网络，就是类似加个注意力机制等。根据个人实验情况来说，这种改进有时候很难有...
Faster R-CNN的主干网络可以基于VGG16模型,去除其中的全连接层,只留下卷积层,提取整张图片的特征。 在论文中可能经常会将主干网络称为backbone network。主干网络的作用就是用来提取图片特征的,这个不是一成不变的,可以替换,比如使用残差网络ResNet。 VGG-16网络中的16代表的含义是含有参数的有16个层,分别是13个...