ROI Pooling把目标转为统一的固定尺寸。 Fast RCNN 预测预测框的类别,和转为目标框的平移缩放系数。注意:这里要与RPN区分.
Code has been made publicly available at https://github.com/shaoqingren/faster_rcnn (in MATLAB) and https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn (in Python). 我们在PASCAL VOC检测基准数据集上[11]综合评估了我们的方法,其中具有Fast R-CNN的RPN产生的检测精度优于使用Selective Search的Fast R-CNN...
利用RPN的推荐框,使用Fast rcnn训练检测网络(也使用Imagenet的预训练模型初始化特征提取网络),此时RPN和Fast Rcnn不共享卷积层;第三步,利用检测网络的卷积层训练RPN,修正共享卷积层,微调RPN所独立的层;第四步,固定卷积层,对Fast rcnn独有层进行微调
代码已在https://github.com/shaoqingren/faster_rcnn(MATLAB版)和https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn(Python版)公开。 这篇手稿的初步版本先前已经发表。自那时起,RPN和Faster R-CNN的框架已经被采用并推广到其他方法,如3D目标检测、基于部件的检测、实例分割和图像描述。我们的快速且有效的目标检测系...
译文参考:Faster R-CNN论文翻译——中英文对照 简介 目标检测网络依赖于Region Proposal算法假设目标位置,通过引入Region Proposal(网络RPN),与检测网络共享全图像卷积特征,使得Region Proposals的成本近乎为零。 如下图所示,图a采用的是图像金子塔(Pyramids Of Images)方法;图b采用的是滤波器金字塔(Pyramids Of Filters...
即是FAST RCNN中smooth函数的定义。 是一个平衡因子,具体设置可以参考论文,它与Ncls和Nreg有关。 训练RPN RPN的训练使用的是BP算法,权值更新使用随机梯度下降法实现。Mini_batch的抽样从单一的图片中选择anchor,尽量是的正例和负例的比是1:1。RPN权值的初始使用高斯分布初始化。
即是FAST RCNN中smooth函数的定义。 是一个平衡因子,具体设置可以参考论文,它与Ncls和Nreg有关。 训练RPN RPN的训练使用的是BP算法,权值更新使用随机梯度下降法实现。Mini_batch的抽样从单一的图片中选择anchor,尽量是的正例和负例的比是1:1。RPN权值的初始使用高斯分布初始化。
Fast R-CNN 利用region proposals 来进行目标检测. 基于 VGG-16,检测速率在 GPU 上是5帧/秒. Faster R-CNN 的基本结构 这里写图片描述 其大致可以包括四部分: Conv Layers - 输入是 image,输出是提取的图片的 feature maps,被用作 RPN 和全连接层的共享特征; RPN - 基于 feature maps 来生成 region ...
《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》论文阅读之Faster R-CNN,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Github:Faster R-CNN 如果不了解R-CNN系列,建议先阅读这方面的论文,博客 相关知识 论文里采用了“Anchor”机制来生成候选区域,候选区域生成最简单粗暴的方法就是用多尺度(scale),多视场(aspect ratio)的Sliding Window来生成。