faster-rcnn连接图 backbone为vgg16的faster rcnn网络结构如下图所示,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positive anchors和对应bou...
也就是说,可以将Faster R-CNN 看作是 RPN + Fast R-CNN。 Faster R-CNN的网络示意如下图。 学习Faster R-CNN目标检测框架,对于目标检测任务的熟悉和进一步研究有着非常大的帮助,接下来将主要通过Faster R-CNN的训练和推理过程,学习它的网络结构等内容。 Faster R-CNN 网络结构 Dataset 在提及Faster R-CNN框...
FasterRCNNTrainer类在将整个架构图串起来了, 定义了四个损失函数, 将提取的特征feature map、RPN网络、ROI Pooling以及R-CNN网络结合在了一起. 我们展开来看: classFasterRCNNTrainer(nn.Module):def__init__(self,faster_rcnn):super(FasterRCNNTrainer,self).__init__()self.faster_rcnn=faster_rcnn# 下...
其实RCNN系列目标检测,大致分为两个阶段:一是获取候选区域(region proposal 或 RoI),二是对候选区域进行分类判断以及边框回归。Faster R-CNN其实也是符合两个阶段,只是Faste R-CNN使用RPN网络提取候选框,后面的分类和边框回归和R-CNN差不多。所以有时候我们可以将faster r-cnn看成RPN部分和R-CNN部分。 从如图1可...
Faster R-CNN是R-CNN系列中第三个模型,经历了2013年Girshick提出的R-CNN、2015年Girshick提出的Fast R-CNN以及2015年Ren提出的Faster R-CNN。 Faster R-CNN是目标检测中较早提出来的两阶段网络,其网络架构如下图所示: 可以看出可以大体分为四个部分: ...
RPN层是Faster-RCNN网络的特有层,全称为:区域生成网络(Region Proposal Networks),用来提取供后边检测的区域。它替代了Fast-RCNN的selective search,大大提高提取区域框的速度和精度。 Faster-RCNN网络结构图如下 图1 RPN 1、RPN之前的特征提取 采用预训练模型来做特征提取,常用到VGG16(512-d)或ZF(256-d)模型...
faster_rcnn论文采用9个anchor(三个尺寸,三个比例),这里采用了15个anchor(5个尺寸,三个比例),增加对小目标的检测。以网络layer3输出feature为基础,其anchor设置的示意图如下: 产生anchor的简单示例代码如下: 产生anchor 2.2 RPN网络正负样本分配 RPN网络的目的是给出精确的proposal,其学习样本来自于设置的anchor。如...
网络结构 Faster R-CNN 使用了注意力(attention)机制,它由两个模块组成。 1. RPN(region proposal network) 作用是推荐图像中的有物体区域。 2. Fast R-CNN检测器 作用是检测是什么物体。 RPN RPN 网络的输入是任意大小的图像,输出是一些矩形以及这些矩形中是否有物体的得分。如下图所示。
下图为Faster rcnn整个网络结构图: wenyilab 1)卷积层 Faster rcnn支持输入任意图片,如上图的PxN,但进入网络之前可以对图片进行尺度限制,如可设定短边不超过600,长边不超过1000。我们可以假定MxN=1000x600(如果小于该尺寸,可以边缘补0,即图像会有黑色边缘)。
Faster R-CNN的前身是R-CNN和Fast R-CNN,为了更好的讲解Faster R-CNN算法,本文将会把这三种算法的网络结构、算法实现细节和损失函数进行相关的分析和研究。 2.1 R-CNN算法 图1 R-CNN网络结构图 从图1中可以看出,R-CNN主要包括以下几个方面的内容: ...