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CNN后面接一个3×3
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...
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。 图1 Faster RCNN基本结构(来自原论文) 依作者看来,如图1,Faster RCNN其实可...
上述改进措施使得Faster R-CNN在速度和准确性上都优于Fast R-CNN,它不仅具有更高的检测精度,而且在处理多尺度和小目标问题时也更加有效。 同Fast RCNN实现一样(见https://www.cnblogs.com/Haitangr/p/17709548.html),本文将基于Pytorch框架,实现Faster RCNN算法,完成对17flowes数据集的花朵目标检测任务。 二、F...
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(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection;结合DPM的Deformable CNN等 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) ...
Fast RCNN流程 Fast R-CNN算法是R-CNN算法的进一步衍生算法,它通过引入ROI pooling层,避免了R-CNN算法对同一区域多次提取特征的情况从而提高了算法的运行速度,总体流程上虽然仍然无法实现端到端的训练,但是也在R-CNN算法的基础上有了很大的改进。 图1:Fast R-CNN算法示意图 ...
Faster R-CNN 流程示意图 RPN 细节示意图 ROI Pooling/ROI Align 示意图 训练与调优建议 总结 参考文献与延伸阅读 引言 目标检测(Object Detection)是计算机视觉中的基础任务之一,旨在识别图像中所有目标的类别及其精确的空间位置(即用边界框框出目标)。随着卷积神经网络(CNN)技术的突破,基于深度学习的目标检测方法逐渐...
Faster RCNN 结构 fasterrcnn结构图 一、网络总体结构 总体结构如图: 可分为以下四个模块↓ 二、分层详解 ①卷积层 卷积层可以基于VGG或ResNet50,本文基于ResNet50构造卷积层。 卷积层合计13个Conv,13个ReLu,4个Pooling。 其中Conv的属性为:kernel_size=3, padding=1, stride=1...