fast-RCNN是建立在前面的RCNN和SPPNet的基础之上的,虽然RCNN和SPPNet使得深度神经网络在目标检测领域有了一些新的技术突破,但是还远远没有达到真正的实时检测、端到端的出结果的程度,于是诞生了fast-RCNN,虽然在目前,已经明确有说明fast-RCNN是deprecate(贬低,贬损)的,但是从它里面所诞生的一些创新方法为后面的目...
先说R-CNN的缺点:即使使用了Selective Search等预处理步骤来提取潜在的边界框bounding box作为输入,但是R-CNN仍会有严重的速度瓶颈,原因也很明显,就是计算机对所有region进行特征提取时会有重复计算,Fast-RCNN正是为了解决这个问题诞生的。 与R-CNN框架图对比,可以发现主要有两处不同:一是最后一个卷积层后加了一...
相比于Fast R-CNN,Faster R-CNN最重要的改进就是引入了区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)。在Faster R-CNN 中提出的RPN取代了Fast R-CNN中的选择性搜索算法(Selective Search,SS),从而使得区域生成、分类和定位三大任务全部融合到一个网络中,并可以利用GPU实现加速。下图中是RPN的架构图。接下来来重点介...
(1)Fast RCNN与RCNN相比有如下优点: ①测试时的速度得到了提升。RCNN算法与图像内的大量候选帧重叠,导致提取特征操作中的大量冗余。而Fast RCNN很好地解决了这一问题。 ②训练时的速度得到了提升。 ③训练所需的空间大。RCNN中分类器和回归器需要大量特征作为训练样本,而Fast RCNN则不再需要额外的存储。 (2)...
R-CNN的优点是识别准确率高,但它的缺点是速度慢,不能满足实时检测的需求。 为了解决R-CNN速度慢的问题,Fast R-CNN和Faster R-CNN相继被提出。Fast R-CNN通过共享卷积层的方式减少了计算量,从而提高了检测速度。而Faster R-CNN则进一步引入了RPN(Region Proposal Network)网络,用于生成候选区域,从而进一步提高了...
Faster R-CNN是继R-CNN,Fast R-CNN后基于Region-CNN的又一目标检测力作。Faster R-CNN发表于NIPS 2015。即便是2015年的算法,在现在也仍然有着广泛的应用以及不俗的精度。缺点是速度较慢,无法进行实时的目标检测。 Faster R-CNN是典型的two-stage目标检测框架,即先生成区域提议(Region Proposal),然后在产生的Regi...
首先讲一下前作rcnn的缺点,有关rcnn,可以参考博客。 rcnn缺点有三个: 训练过程是多级流水线。分为三个阶段训练:CNN的训练、SVM的训练、检测框回归线性模型的训练。 训练在时间和空间上是的开销很大。对于一张图像,图像和上面大量重叠的候选框都要经过CNN提取特征,并写入磁盘。时间和存储空间成本都很高。
相比于L2损失函数,其对离群点、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞,使用L2必须要小心地设置学习率,防止遇到异常点发生梯度爆炸(RCNN中使用的是L2,我认为这是因为在RCNN中bbox是单独训练的,而在fast-rcnn中bbox的损失是总损失的一部分,如果这一部分反向传播的梯度特别大,会对分类部分...
优点: RPN使得Faster R-CNN在region proposal阶段只需10 ms,检测速度达到5 f/s (包括所有步骤),并且检测精度也得到提升,达到73.2%。 缺点: Faster R-CNN仍然使用ROI Pooling,导致之后的网络特征失去平移不变性,影响最终定位准确性; ROI Pooling后每个区域经过多个全连接层,存在较多重复计算; ...