在图2中还有一个大大的红色的框框,这个框框表示在实际使用的时候的流程。 我想,图2可以很明白的看出faster-rcnn是怎么工作的。只需要结合具体的代码,再理解一下就行。
Faster R-CNN 由 R-CNN 和 Fast R-CNN发展而来,R-CNN是第一次将CNN应用于目标检测任务的家伙,它使用selective search算法获取目标候选区域(region proposal),然后将每个候选区域缩放到同样尺寸,接着将它们都输入CNN提取特征后再用SVM进行分类,最后再对分类结果进行回归,整个训练过程十分繁琐,需要微调CNN+训练SVM+边...
所以就能解释为什么RPN可以用少的proposal得到更好的结果,也就是不会漏。 one stage vs two stage 目标检测里面有两种pipeline,一个是two stage,就是RCNN系列这种的,先通过一种方法选出候选框,然后再针对候选框做预测。还有就是one stage,选框和预测一把梭哈,代表是YOLO系列。后续我们肯定会说到,这里论文中是用...
第一步:首先训练RPN,然后使用proposals训练Fast R-CNN; 第二步:网络由Fast R-CNN微调,应用于初始化RPN,反复迭代这一过程; ② approximate joint training 近似联合训练 第一步:在训练过程中,RPN和Fast R-CNN融合到一个网络; 第二步:在每一次SGD迭代,当训练Fast R-CNN检测器时,前向传播生成region proposals; ...
如图-01所示(Faster RCNN的检测结果): 算法Faster RCNN融合了RPN和Fast R-CNN为一个网络,且彼此之间共享卷积,这种网络结构类似于注意力机制(attention mechanism),RPN网络能够聚焦于关注的目标。 【个人观点:RPN所做的事情类似于预处理的工作,把一些复杂的流程进行简化后,交给后续Fast RCNN继续处理,即节省了运行时...
原本demo.py地址https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/tools/demo.py 图有点多,贴一个图的本分结果出来: 上图是原图,下面第一张是网络中命名为“conv1_1”的结果图;第二张是命名为“rpn_cls_prob_reshape”的结果图;第三张是“rpnoutput”的结果图 ...
下图为以VGG16为backbone的Faster RCNN模型结构。对于任意大小输入图像,在输入网络前会先统一缩放至MxN,然后经过VGG16进行提取高维特征图。特征图进入RPN网络后有两个分支流向,一是分类分支计算目标置信度,二是回归分支计算位置偏移量,综合二者结果获得目标区域proposals。ROI Pooling层利用获取的proposals从特征图上提取区...
Faster R-CNN是在前人(Fast RCNN)的基础上接着改进生成region proposal的方法。改进的思路主要有RPN和anchor的提出。 RPN, R...
区域生成网络(RPN，Region Proposal Network)是 Faster RCNN 最最核心的部分，Faster R-CNN = Fast R...
Fast R-CNN 从 R-CNN 演变优化而来,Fast R-CNN 发布于 2015 年上半年,其中一种称为感兴趣区域池化的技术,使得网络可以共享计算结果,从而让模型提速。这一系列算法最终被优化为 Faster R-CNN,这是第一个完全可微分的模型。 框架 Faster R-CNN 的框架由几个模块部件组成,所以其框架有些复杂。我们将从高层次...