最后一个feature map输出的大小是K*A*4 = (feat_width *feat_height) * anchor_num
和之前的工作相比,Fast RCNN提供了几种创新来提高训练和测试的速度并提升了检测的准确性。Fast RCNN训练VGG16的速度要比RCNN快9倍,在测试时的快213倍,并在PASCAL VOC上实现了更高的mAP。和SPPnet相比,Fast RCNN训练VGG16的速度快上3倍,测试时快10倍并且更加准确。Fast RCNN由python 和C++实现,并且已经开源。
Faster R-CNN模型采用一种4步迭代的训练策略:(1)首先在ImageNet上预训练RPN,并在PASCAL VOC数据集上finetuning;(2)使用训练的PRN产生的region proposals单独训练一个Fast R-CNN模型,这个模型也先在ImageNet上预训练;(3)用Fast R-CNN的CNN模型部分(特征提取器)初始化RPN,然后对RPN中剩余层进行finetuning,此时Fast...
相比之下,像具有特征金字塔网络(FPN)的Faster R-CNN这样的大型模型需要800×1333的输入,最大的特征图大到200×333。 利用小的输入图像和小的特征图进行目标检测有助于降低计算成本。然而,小的特征图没有详细的信息,位置分辨率也很差。以前的轻量化检测器检测小目标的能力非常有限。它们牺牲了对小目标的检测性能以...
固定基本卷积模块和特有卷积模块1的参数,训练Fast RCNN的特有卷积模块2; 重复上述4步,直到模型达到一个比较好的效果。 在这个训练过程中,我们需要去掉和边缘相交的anchor box,也就是这部分anchor box不对loss做出贡献。而在测试阶段,则将模型预测出的超出边缘的box限制在图片中。4-step alternating training是Faster...
RCNN系列、Fast-RCNN、Faster-RCNN、R-FCN检测模型对比 一.RCNN 问题一:速度 经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断。 问题二:训练集 经典的目标检测算法在区域
Faster R-CNN可以笼统地理解为:RPN + Fast R-CNN。它的结构图大致如下,注意: (1)下图的RPN中的Backbone和Fast R-CNN的Backbone是共用的,也就是说只有一个Backbone。 (2)RPN的两个回归是没有全连接层的,直接在conv之后进行;而Fast R-CNN部分的两个回归是有全连接层的。
Faster R-CNN 框架 特征提取 最初的 Faster R-CNN 使用了预训练的 VGG16 作为 backbone 进行特征提取,实现方法是加载预训练模型,抽取并分离前面的卷积层和后面的全连接层,固定卷积层中部分层的权重,用作特征提取,而全连接层则给 RoIHead 用作分类和回归。
在训练Faster RCNN时通常的数据流如下: 从图像中提取特征; 产生anchor目标; RPN网络中得到位置和目标预测分值; 取前N个坐标及其目标得分即建议层; 传递前N个坐标通过Fast R-CNN网络,生成4中建议的每个位置的位置和cls预测; 对4中建议的每个坐标生成建议目标; ...
四、RoIHead与Fast R-CNN的进一步训练 RPN只是给出了2000个候选框,RoI Head在给出的2000候选框之上继续进行分类和位置参数的回归。其实所谓的ROIHead就是对生成的候选框进行处理,这个地方与前面的fast-RCNN是一样的。 4.1 ROIHead的网络结构 由于RoIs给出的2000个候选框,分别对应feature map不同大小的区域。首先...