整个faster-RCNN的大致框架依然是沿袭了fast-RCNN的基本能结构,只不过在region proposal的产生上面应用了专门的技术手段——区域推荐网络(region proposal network,即RPN),这是整个faster最难以理解的地方,本文也将以他为重点进行说明。
① 第一个模块是一个深度全卷积网络,用于region proposal; ② 第二个模块是Fast R-CNN检测器,其输入便是模块一提供的region proposals; (二)Region Proposal Network 区域提议网络 RPN网络的输入是一张任意尺寸的图片,输出是一组带有矩形框的object proposals,每一个proposal都有对应的objectness socre(目标得分)。
而Roi Pooling层则利用proposals从feature maps中提取proposal feature送入后续全连接和softmax网络作classification(即分类proposal到底是什么object)。 图2 faster_rcnn_test.pt网络结构 (pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt) 本文不会讨论任何关于R-CNN家族的历史,分析清楚最新的Faster R-...
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,取代了选择性搜索。RPN是全卷积神经网络,并与检测网...
接下来,我们将从RPN和网络架构两方面来介绍Faster R-CNN。 2.1 RPN 相比于Fast R-CNN,Faster R-CNN最重要的改进就是引入了区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)。在Faster R-CNN 中提出的RPN取代了Fast R-CNN中的选择性搜索算法(Selective Search,SS),从而使得区域生成、分类和定位三大任务全部融合到一个...
【论文解读】Faster R-CNN 实时目标检测 前言 Faster R-CNN 的亮点是使用RPN来提取候选框;RPN全称是Region Proposal Network,也可理解为区域生成网络,或区域候选网络;它是用来提取候选框的。RPN特点是耗时少。 Faster R-CNN是“RCNN系列算法”的杰出产物,也是two-stage中经典的物体检测算法。two-stage的过程是:...
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...
Faster R-CNN论文详解(解答问题) paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点 设计Region Proposal Networks【RPN】,利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search、EdgeBoxes等方法,速度上提升明显; ...
experiments/cfgs/faster_rcnn_alt_opt.yml 从这条命令就可以看出,我们是使用0id的GPU,使用ZF网络,预训练模型使用ZF.v2.caffemodel,数据集使用voc_2007_trainval,配置文件cfg使用faster_rcnn_alt_opt.yml。 先进入主函数: if __name__ == '__main__': ...
Faster R-CNN 使用一个小型的区域提议网络(RPN,Region Proposal Network)来代替 Selective Search 算法,大量减少了提议框的数量,从而提高了图片的处理速度。在这里,区域提议网络的任务是辨别“哪些边界框内是背景,哪些边界框内包含物体”,并给出粗略的置信得分和位置信息。后续的网络是一个类似于 Fast R-CNN 检测器...