在fast-RCNN之前的RCNN和SPPNet都不是端到端的训练,因为最后的类别分类和边框回归是分开进行的,而fast-RCNN做出了一系列的改进。 fast-RCNN的一般模型为: 将后面的全连接层放大之后为: cls_score层用于分类,输出K+1维数组p,表示属于K类和背景的概率。 bbox_prdict层用于调整候选区域位置,输出4*K维数组t,...
Fast Rcnn :改进点,首先对RP区域的特征提取新理解,则是将整体图像经过CNN网络进行特征提取,然后联合box通过ROI Pooling(特殊的SPP)实现对RP的特征提取,后接两个分支,一个分支负责预测分类问题,一个分支预测回归偏移量问题。优点:将图像特征提取和分类回归作为整体进行操作,不需要额外训练多分类器(采用多分类 任务损失...
一. A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection 同样是基于RPN+RCNN的思想,在Faster RCNN的基础上做了两处改进: 1.RPN在提取proposal的时候,使用了单一尺度,不能很好的适应各种不同大小的目标 多尺度检测: 目标检测需要模板能够覆盖不同scale的图像: 图A,学习单一模板,在...
2 Fast RCNN 2015年Ross Girshick等人收到SPPNet的影响,并在RCNN的基础上融合了SPPNet的思想,在SPP(Spatial Pyramid Pooling)检测的基础上提出了两个主要的改进:第一点是ROI提取特征后,把物体框的回归和分类这两个任务的loss融合一起训练,相当于端到端的多任务(multi-task)训练,这让整个训练过程不在是分阶段多...
当然, 原始的Faster RCNN也存在一些缺点, 而这些缺点也恰好成为了后续学者优化改进的方向, 总体来看, 可以从以下6个方面考虑: ·卷积提取网络: 无论是VGGNet还是ResNet, 其特征图仅仅是单层的, 分辨率通常也较小, 这些都不利于小物体及多尺度的物体检测, 因此多层融合的特征图、 增大特征图的分辨率等都是可以优...
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Region Proposal上做分类和回归。相较于前作R-CNN和Fast R-CNN,Faster R-CNN的改进主要在于区域提议方面,使用区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)提供区域建议,取代了选择性搜索。RPN是全卷积神经网络,并与检测网...
1. 回顾RCNN与SPP-Net模型 要了解Fast-RCNN的改进,首先要了解RCNN与SPP-Net的网络模型,其主要结构如下图所示: RCNN流程主要是SS提取Region proposals,然后Crop/wap到归一化尺寸,输入到CNN进行训练,提取特征向量。最后将CNN提取的特征向量输入到SVM中进行分类,得到Region Proposals的labels。由于Region Proposals的Boun...
r_weight = self.routing_act(topk_attn_logit) # (n, p^2, k) return r_weight, to...
fast_rcnn即fast_rcnn方法,它下面只包含了train.prototxt,test.prototxt,solver.prototxt三个文件,它对rcnn的改进主要在于重用了卷积特征,没有region proposal框架。 faster_rcnn_alt_opt,faster_rcnn_end_to_end都是faster rcnn框架,包括了region proposal模块。在faster_rcnn_alt_opt目录下,包含了4个训练文件和...
RPN网络的作用是代替选择性搜索来提取建议区域,先来看Faster RCNN的网络图,图中将输入图片通过一个全卷积神经网络输出之后的feature map然后将feature map通过一个3x3的卷积层生成表示anchor的张量,比如feature map的尺寸为40x40的feature map,这个feature map的每一个点都可以映射到输入图片的某个位置上,每一个点都...