Faster R-CNN可以算是深度学习目标检测领域的祖师爷了,至今许多算法都是在其基础上进行延伸和改进的,它的出现,可谓是开启了目标检测的新篇章,其最为突出的贡献之一是提出了 "anchor" 这个东东,并且使用 CNN 来生成region proposal(目标候选区域),从而真正意义上完全使用CNN 来实现目标检测任务(以往的架构会使用一些...
Faster R-CNN是目标检测历程中最重要的论文之一,继Fast R-CNN之后将训练检测速度提升到接近可以实时检测(未达到实时)。Faster里面一系列重要思想算法需要我们理解到位。 Faster R-CNN是典型的“two-stage”,可以简单地看做“区域生成网络RPNs + Fast R-CNN”的系统,用区域生成网络代替FastR-CNN中的Selective Search...
实验结果表明,Faster R-CNN在保持较高准确率的同时,实现了较快的检测速度。与Fast R-CNN相比,Faster R-CNN在检测速度上有了显著的提升,而且随着候选区域数量的增加,性能还有进一步提升的空间。 在实际应用中,Faster R-CNN可以用于各种需要实时目标检测的场景,如自动驾驶、安防监控、人机交互等。通过不断优化模型和...
R-CNN - 是 Faster R-CNN 的启发版本. R-CNN 是采用 Selective Search算法来提取(propose)可能的 RoIs(regions of interest) 区域,然后对每个提取区域采用标准 CNN 进行分类。出现于2015年早期的Fast R-CNN 是 R-CNN 的改进,其采用兴趣区域池化(Region of Interest Pooling,RoI Pooling) 来共享计算量较大...
【个人观点:RPN所做的事情类似于预处理的工作,把一些复杂的流程进行简化后,交给后续Fast RCNN继续处理,即节省了运行时间,又提高了准确性,所以,在后续很多目标检测算法中,基本上都被采用。】 第二部分:Introduction 1. 问题:目前的目标检测算法主要分成两个方向:① region proposal methods;② region-based convolutio...
Faster R-CNN是R-CNN和Fast R-CNN的进化,它主要解决了前者的训练和测试时间长,占用存储空间大,以及多阶段操作的问题。它的核心改进在于引入了RPN(Region Proposal Network),直接从图像中生成候选区域,显著提升了速度。Faster R-CNN采用了VGG16或MobileNet等深度网络作为特征提取器,通过RPN找到候选...
Fast R-CNN的结构如如下 4 Faster R-CNN R-CNN和fast R-CNN均存在一个问题,那就是由选择性搜索来生成候选框,这个算法很慢。而且R-CNN中生成的2000个左右的候选框全部需要经过一次卷积神经网络,也就是需要经过2000次左右的CNN网络,这个是十分耗时的(fast R-CNN已经做了改进,只需要对整图经过一次CNN网络)。
三、Fast RCNN image.png Fast RCNN在R-CNN的基础上进行了改善,主要有以下几条: 1 . Fast RCNN共享卷积层也就是说不对每个提议区域分别进行卷积操作提取特征,而是直接将输入图片输入一个全卷积神经网络提取特征,减少了计算量。 Fast RCNN引入了一个ROI(region of interest)池化层,这个池化层的作用简而言之就...
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...