RPN内部有2个卷积层,第一个卷积层将特征图每个滑窗位置编码成一个特征向量,第二个卷积层对应每个滑窗位置输出k个区域得分,表示该位置的anchor为物体的概率,这部分总输出长度为2×k(一个anchor对应两个输出:是物体的概率+不是物体的概率)和k个回归后的区域建议(框回归),一个anchor对应4个框回归参数,因此框回归...
其它部分基本和Fast R-CNN一致,所以我们可以将Faster R-CNN的网络看成两部分,一部分是RPN获取候选框网络结构,另一部分是Fast R-CNN网络结构,如下图所示: 倘若你是第一次看Faster R-CNN,看了这个图,我觉得你还是处于一个比较懵逼的状态。但是没有关系,这个图是论文中所给的,我贴在这里的主要目的是想让...
一、网络总体结构 总体结构如图: 可分为以下四个模块↓ 二、分层详解 ①卷积层 卷积层可以基于VGG或ResNet50,本文基于ResNet50构造卷积层。 卷积层合计13个Conv,13个ReLu,4个Pooling。 其中Conv的属性为:kernel_size=3, padding=1, stride=1 Pooling的属性为:kernel_size=2, padding=0, stride=2 Tips:卷积...
上图是论文给出的faster rcnn框架图,再细致一点的话,就是: 此图来自于https://zhuanlan.zhihu.com/p/35922980 VGG网络 faster rcnn中使用的VGG16,没有全连阶层 论文主要内容 一、论文主要解决三个问题 1.设计RPN网络,生成推荐区域; 2.用fast rcnn 检测推荐区域; 3.使RPN和fast rcnn共享卷积特征提取网络。
【前面5层】:作者RPN网络前面的5层借用的是ZF网络,这个网络的结构图我截个图放在下面,并分析下为什么是这样子的; image 1、首先,输入图片大小是 224*224*3(这个3是三个通道,也就是RGB三种) 2、然后第一层的卷积核维度是 7*7*3*96 (所以大家要认识到卷积核都是4维的,在caffe的矩阵计算中都是这么实现的...
网址为:ethereon.github.io/netscope/#/…Netscope的使用非常简单,只需要将prototxt的文件复制到Netscope的编辑框,再按快捷键Shift+Enter即可得到网络模型的可视化结构。Netscope的优点是显示的网络模型简洁,而且将鼠标放在右侧可视化的网络模型的任意模块上,会显示该模块的具体参数。图1以Faster R-CNN中ZF模型的train....
Conv Block的结构如下: Identity Block的结构如下: 这两个都是残差网络结构。 Faster-RCNN的主干特征提取网络部分只包含了长宽压缩了四次的内容,第五次压缩后的内容在ROI中使用。即Faster-RCNN在主干特征提取网络所用的网络层如图所示。 以输入的图片为600x600为例,shape变化如下: ...
4.3 FastRCNNPredictor 4.3.1 cls_logits 把 4.2 节的输出[512,1024]作为输入，经过一个全连接...
可以看到第一个步骤是用ImageNet的模型M0来Finetuning RPN网络得到模型M1。以训练为例,这里的args参数都在脚本 experiments/scrips/faster_rcnn_alt_opt.sh中找到。主要关注train_rpn函数。 对于train_rpn函数,主要分一下几步: 1.在config参数的基础上改动参数,以适合当前任务,主要有 ...
和针对所有bbox(例如pascal voc中的20类作为一个object类)的一个泛泛的回归；fast rcnn是做的具体...