VGG16一共有5个pool层,我们选用第4个pool层的输出作为提取出来的特征图,这样相比于原图就缩小了16倍,即下采样倍数是16。 为了方便理解,假设输入图像的维度为3×600×800,那么经改特征提取网络得到的特征图大小就512×37×50。 Anchor的生成 Anchor(锚框) 理解什么是Anchor对理解RPN和整个Faster RCNN都十分重要。
Faster R-CNN Faster R-CNN主要贡献是提出RPN网络,用于替代Selective Search或其他的图像处理分割算法,实现端到端的训练(end-to-end)。 1.卷积层后插入RPN RPN经过训练后直接产生Region Proposal,无需单独产生Region Proposal。 2. RPN后接ROI Pooling和分类层、回归层,同Fast R-CNN。 候选区域(anchor) 特征图可...
相比之下,像具有特征金字塔网络(FPN)的Faster R-CNN这样的大型模型需要800×1333的输入,最大的特征图大到200×333。 利用小的输入图像和小的特征图进行目标检测有助于降低计算成本。然而,小的特征图没有详细的信息,位置分辨率也很差。以前的轻量化检测器检测小目标的能力非常有限。它们牺牲了对小目标的检测性能以...
Faster R-CNN论文中使用了ZF net和VGG16两种结构作为基础网络,上图所示是VGG16基础网络,数据集中的原图像是P*Q大小,首先rescale成了M*N大小作为模型的输入图像(将图像的较短边缩放到600);其后Anchor的尺寸大小都是在M*N输入图像空间标注的。 结合VGG16的基础网络结构,可以看出从输入图像到feature map经过了4个st...
缩进图2展示了Python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构,可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像,首先缩放至固定大小MxN,然后将MxN图像送入网络;而Conv layers中包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层;RPN网络首先经过3x3卷积,再分别生成foreground anchors与bounding box regression偏移...
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,表示分别属于K类时,应该平移缩放的参数。 代价函数 (1)loss_cls层评估分类代价,即为交叉熵损失函数,用L_class表示 ...
py-faster-rcnn(python) faster-rcnn(matlab) 环境配置 按照官方的README进行配置就好,不过在这之前大家还是看下硬件要求吧 For training smaller networks (ZF, VGG_CNN_M_1024) a good GPU (e.g., Titan, K20, K40, …) with at least 3G of memory suffices ...
Fast R-CNN 从 R-CNN 演变优化而来，Fast R-CNN 发布于 2015 年上半年，其中一种称为感兴趣区域池化的技术，使得网络可以共享计算结果，从而让模型提速。这一系列算法最终被优化为 Faster R-CNN，这是第一个完全可微分的模型。框架 Faster R-CNN 的框架由几个模块部件组成，所以其框架有些复杂。我们将从高...
一般可以直接用RCNN的anchor先训练看下精度。 Author lxk767363331 commented Jun 3, 2020 很高兴您能解答我的问题。 我的图片大小是200*200的,我将target_size,max_size均设置为200,下面是我使用yolov2的 kmean得到的anchor比例与大小,我将代码中的3个比例3个尺度更改为了一下五个。 设置了9W次迭代 使用...