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berooo 超详细解读Faster R-CNN-FPN 发布于 2023-11-21 16:15・IP 属地浙江 faster 目标检测 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86
根据我们在实际项目和比赛中的经验,基于RoIAlign和FPN的Faster R-CNN(后面简称Faster R-CNN-FPN)是一个表现很强的基线,有必要充分了解它的思想和细节; 客观来说,相比单阶段、anchor free和基于transformer的检测方法,Faster R-CNN-FPN是一个细节很繁琐的方法,即使复现过一遍,时间长了很多细节也会忘记,而网上详细...
Based on the traditional Faster RCNN algorithm, CF-RCNN fuses the FPN feature pyramid structure to improve the detection capability for small targets; the CBAM attention mechanism is introduced to focus on efficient information, to improve the accuracy of truncated or occluded object detection. 2....
Faster RCNN 基本结构 一文读懂Faster RCNN:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458Faster R-CNN基本结构如下图所示 可以分为以下四部分: CNN layer 。卷积层,该层主要作用是提取出图像的特征,一般选用VGG16或resnet。 Region Proposal Network。 RPN网络主要用于生成候选区域(region proposal)。简单来说就是判断an...
Faster RCNN 是继R-CNN和Fast RCNN之后提出的新的目标检测网络,在检测精度和速度上有明显提高,在我写这篇文章的时候,Faster RCNN原论文以引用:24592。 目录: 流程图 整个网络分为5大部分: Dataset :预测里数据集,把每个batch转换成大小相同的图片等。
将ResNeXt-32x8d-101-FPN [38]作为RetinaNet的骨干网络，结果进一步提高了1.7个AP，超过了COCO数据集...
(b)像SPP net,Fast RCNN,Faster RCNN是采用这种方式,即仅采用网络最后一层的特征。 (c)像SSD(Single Shot Detector)采用这种多尺度特征融合的方式,没有上采样过程,即从网络不同层抽取不同尺度的特征做预测,这种方式不会增加额外的计算量。作者认为SSD算法中没有用到足够低层的特征(在SSD中,最低层的特征是VG...
faster-rcnn是经典的two-stage网络。其工作流程如下: ① 图片输入主干提取网络后获得特征图feature Map,其shape与图片输入尺寸有关。faster-rcnn网络的输入图片没有固定尺寸,只是做了不失真的resize,例如当输入图片尺寸为600x600时,feature Map尺寸为(None,38,38,1024)。 ② feature Map经过3x3卷积后,分别用1x9...
Fast R-CNN 最重要的一点就是包含特征提取器、分类器和边界框回归器在内的整个网络能通过多任务损失函数进行端到端的训练,这种多任务损失即结合了分类损失和定位损失的方法,大大提升了模型准确度。 ROI 池化 因为Fast R-CNN 使用全连接层,所以我们应用 ROI 池化将不同大小的 ROI 转换为固定大小。