RCNN很好地解决了目标检测分类和定位的问题。但是缺点是速度太慢。 原因1:2k个候选区域都要经过变形成统一的正方形才能依次输入CNN进行特征提取。候选区域可能是互相包含的,这就导致原图同一个区域特征的重复提取。 原因2:RCNN的分类和回归是分开的,耗费时间和空间。每个候选区域都要经过相同的CNN和分类+回归,复杂度...
虽然RCNN显著地提高了物体检测的效果,但仍存在一下三大问题:1、RCNN需要多步训练,训练步骤繁琐且训练速度较慢;2、在涉及分类的全连接网络的输入尺寸是固定的,无法输入任意尺寸大小图片,这降低了算法的精度;3候选区域需要 fasterrcnn搭建 faster rcnn resnet 物体检测 卷积 全连接 fasterrcnn网络框架 faster rcnn...
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...
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...
前两篇文章讲到Fast R-CNN在R-CNN的基础上实现了全局特征图共享、整合了目标分类与位置回归任务。 但Fast R-CNN仍然沿用了R-CNN中效率低下的选择性搜索算法来生成anchor。 2015年,何凯明大神在总结了R-CNN与Fast R-CNN的优缺点后,提出了R-CNN系列模型中的最佳模型:Faster R-CNN。该模型在运行速度与性能方面都...
Fast R-CNN算法采用SppNet的思想解决了R-CNN中图像warp操作,并且避免了特征的重复计算(参见ROI Pooling的相关理解及Fast R-CNN与R-CNN的简单对比),使区域 + 分类/回归的检测框架有了实时的可能。但是 region proposal 的生成仍是算法的一个速度瓶颈。
05 fast-RCNN的优缺点 (1)优点 如上所示的几点改进措施。Fast R-CNN融合了R-CNN和SPP-NET的精髓,并且引入多任务损失函数,使整个网络的训练和测试变得十分方便。在Pascal VOC2007训练集上训练,在VOC2007测试的结果为66.9%(mAP),如果使用VOC2007+2012训练集训练,在VOC2007上测试结果为70%(数据集的扩充能大幅提高...
针对R-CNN的部分问题,2015年微软提出了fast R-CNN算法,它主要优化了两个问题 提出ROI pooling池化层结构,解决了候选框子图必须将图像裁剪缩放到相同尺寸大小的问题。由于CNN网络的输入图像尺寸必须是固定的某一个大小(否则全连接时没法计算),故R-CNN中对大小形状不同的候选框,进行了裁剪和缩放,使得他们达到相同的...
本文将简要介绍目标检测的基本原理,以及R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等主流目标检测算法的原理和优缺点。 一、目标检测的基本原理 目标检测的基本原理可以分为两个阶段:区域选择和特征提取与分类。在区域选择阶段,算法会在输入图像中选择一些候选区域,这些区域可能包含目标物体。在特征提取与分类阶段,...