简称SS法,通过比较相邻区域的相似度来把相似的区域合并到一起,反复这个过程,最终就得到目标区域,这种方法相当耗时以至于提取proposal的过程比分类的过程还要慢,完全达不到实时的目的;到了Faster R-CNN时,作者就想出把提取proposal的过程也通过网络训练来完成,部分网络还可以和分类过程共用,新的方法称为Reginal Proposal...
它是一个多任务学习的网络,在单个神经网络中同时学习目标检测和特征提取。 Faster R-CNN的网络架构包括三个部分: 1.特征提取器 特征提取器用于从输入图像中提取特征,可以是预先训练的卷积神经网络(如VGG,ResNet等)或自定义的神经网络。 2.Region Proposal Network(RPN) RPN是一种生成提议的网络,它接收特征图并在...
原来的Alexnet先使用大的11*11的卷积核,然后逐渐变小,VGG则全部采用3*3和2*2的小卷积核,拓展了网络深度,效果更好,常见的VGG网络结构有: VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同,可分为A,A-LRN,B,C,D,E共6个配置,其中以D,E两种配置较为常用,分别称为VGG16和VGG19。接下来看Faster RCNN中的定义: 和r...
这部分承上启下,接受卷积网络提取的feature map和RPN的RoI,输出送到Fast RCNN网络中。由于RCNN模块使用了全连接网络,要求特征的维度固定,而每一个RoI对应的特征大小各不相同,无法送入到全连接网络,因此RoI Pooling将Rol的特征池化到固定的维度,方便送到全连接网络中。 RoIPooling 4、Fast RCNN R-CNN 架构 R-C...
经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显。
1.1 Fast R-CNN网络回顾 同样地,我们对Fast R-CNN的架构与缺点进行简单说明。首先来看下Fast R-CNN的网络架构: Fast R-CNN首先在输入图像上执行选择性搜索算法(SS),获取大量的推荐区域。 接着将输入图像送入VGG16进行特征提取,之后将得到的特征图、输入图像尺寸、输入尺寸和原始图像中的目标框(RoI)全部送入Ro...
Faster R-CNN首先利用一个预训练的卷积神经网络(如VGGNet或ResNet)对输入图像进行特征提取。这个卷积神经网络通过一系列的卷积层、池化层和激活函数,将原始图像转换为具有丰富语义信息的特征图。这些特征图将作为后续RPN和Fast R-CNN网络的输入。 二、Region Proposal Network (RPN) RPN是Faster R-CNN的核心组件,用...
在RCNN,Fast RCNN之后,Ross B. Girshick在2016年提出Faster RCNN,将特征提取(feature extraction),proposal提取,目标定位location,目标分类classification整合到了一个网络中,性能大幅提升。作为Two-stage的代表,相比于yolo,ssd等one-stage检测方法,Faster RCNN的检测精度更高,速度相对较慢。
Faster RCNN把目标检测的4个基本步骤(提取候选框、特征提取、特征分类以及边框回归)统一到一个深度学习模型之中,同时其中的候选区域的生成使用候选区域网络(Region Proposal Network,RPN)取代了Fast RCNN中的SS算法,而特征提取、分类、Bounding-Box回归3个操作依旧沿用Fast RCNN的方法,使得候选区域框的提取和Fast RCNN...
RCNN的检测过程,主要分为三部分(如下图):第一部分利用VGG网络结构进行基础的特征提取;第二部分是RPN网络,负责计算可能存在目标的区域(proposals)的坐标以及判断是前景/背景以及利用RPN网络得到的目标区域再经过ROIPooling层得到相同长度的特征向量;第三部分,最后经过两个全连接层接入softmax实现具体分类和更精确的回归坐...