基于FPN 的结构可知:FPN 作为骨干网络的附加模块,会生成多尺度的特征图(图中 Feature Maps),而后需要将多尺度的特征图传入 RPN 网络生成 proposals,并使用 proposals 在多尺度特征图上进行 ROI Pooling,因此在 Faster RCNN 中添加 FPN 结构将与骨干网络、RPN 网络以及 ROI Pooling 有关,添加 FPN 的骨干网络在上...
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...
利用proposal feature maps计算proposal的类别,同时再次bounding box regression获得检测框最终的精确位置。 faster R-CNN 结构 将原图从PQ变换为MN,一般取M=800,N=600。目的是将不同尺寸的图片变换为同一尺寸。 CNN layer CNN网络(卷积神经网络)提取图像特征,上图采用的是VGG 16网络。该网络主要目的是提取出图像的...
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。 在原文中,RPN网络为...
Approximate joint training:这里与前一种方法不同,不再是串行训练RPN和Fast-RCNN,而是尝试把二者融入到一个网络内,具体融合的网络结构如下图所示,可以看到,proposals是由中间的RPN层输出的,而不是从网络外部得到。需要注意的一点,名字中的"approximate"是因为“this solution ignores the derivative w.r.t. the pr...
faster_rcnn网络结构示意图 1.Conv layers 支持任意大小图片输入,然后对输入图片进行规整化尺度设定,假设规整后为1000*600。由于一共通过了13个conv层、13个ReLu层以及4个pooling,而前两种层不改变图片大小,每一个pooling层会使输出图片大小为输入图片的1/2。因此经过conv layers后的图片大小为60*40(取整),则得到...
输入特征图(左上),输出特征图(右下),ROI (右上,蓝色框) 按上述步骤得到一个 2×2 的特征图块,可以馈送至分类器和边界框回归器中。 Faster R-CNN Faster R-CNN取代selective search,直接通过一个Region Proposal Network (RPN)生成待检测区域,这么做,在生成RoI区域的时候,时间也就从2s缩减到了10ms。
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: ...
第 1 部分,我们介绍常见的基于区域的目标检测器,包括 Fast R-CNN , Faster R-CNN , R-FCN 和 FPN 。第 2 部分,我们介绍单步检测器(single shoot dectors, SSD )。第 3 部分,我们探讨算法性能和一些具体的例子。通过在相同的环境研究这些算法,我们研究哪些部分在其作用,哪些部分是重要的,可以在哪些部分进一...