Faster R-CNN (Region Convolutional Neural Network) 由Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick和Jian Sun于2015年提出,并在多项目标检测竞赛(2015 ILSVRC和COCO)中取得第一名的佳绩。作为two-stage策略的杰出代表,它给后来者指明了一个可行的策略框架,后续的诸多论文也仅仅是多该框架的不断完善和补充。 二、原文...
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。 图1 Faster RCNN基本结构(来自原论文...
算法Faster RCNN融合了RPN和Fast R-CNN为一个网络,且彼此之间共享卷积,这种网络结构类似于注意力机制(attention mechanism),RPN网络能够聚焦于关注的目标。 【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...
RCNN的作者Ross Girshick提出了一种想法,在每张照片上只运行一次CNN,然后找到一种方法在2000个区域中进行计算。在Fast RCNN中,我们将图片输入到CNN中,会相应地生成传统特征映射。利用这些映射,就能提取出感兴趣区域。之后,我们使用一个Rol池化层将所有提出的区域重新修正到合适的尺寸,以输入到完全连接的网络中。 简单...
在RCNN,Fast RCNN之后,Ross B. Girshick在2016年提出Faster RCNN,将特征提取(feature extraction),proposal提取,目标定位location,目标分类classification整合到了一个网络中,性能大幅提升。作为Two-stage的代表,相比于yolo,ssd等one-stage检测方法,Faster RCNN的检测精度更高,速度相对较慢。
RCNN全称为Regions with CNN Features, 是将深度学习应用到物体检测领域的经典之作, 并凭借卷积网络出色的特征提取能力, 大幅度提升了物体检测的效果。 而随后基于RCNN的Fast RCNN及Faster RCNN将物体检测问题进一步优化, 在实现方式、 速度、 精度上均有了大幅度提升。
Faster R-CNN 提出的锚框方法并不属于这两种方法中的任何一种,而是被认为属于不同大小的参考框(pyramids of regression references)。这种处理方法使得计量量减小,节省了大量参数,并且具有平移不变性等良好性质。在特征层某个位置的 9 个锚框如下图所示:
过两年的沉淀,rbg大神于2016年提出了R-CNN系列的封神之作——Faster-RCNN,全称:《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》,同时何凯明博士也是这篇论文的作者之一。 话不多说,上论文(百度云链接:https://pan.baidu.com/s/13luKlGF1RAHp29bp3KPoFw,提取码:n6j2 )...
因此,整个网络可以端到端的训练。 Fast-RCNN提出之后,基于深度学习的目标检测框架问题已经非常清晰,就是能不能把潜在候选区域的提取纳入CNN框架内。Faster-RCNN就是基于此点并提出Region Proposal Net将潜在候选区域提取纳入CNN框架内。 1.3 Faster-RCNN Faster-RCNN模型引入了RPN(Region Proposal Network)直接产生...
显然,这样做会遗失掉部分信息,但这正是 Faster-RCNN 如何进行目标探测的基本思想。下一步,我们会仔细讨论框架、损失函数以及训练过程中各个组件的具体细节。 基础网络 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...