Faster R-CNN 第一步是采用基于分类任务(如,ImageNet)的 CNN 模型作为特征提取器. 听起来是比较简单的,重要的是理解其如何工作和为什么会有效,并可视化中间层,查看其输出形式. 网络结构很难说哪种是最好的. Faster R-CNN 最早是采用在 ImageNet 训练的 ZF 和 VGG,其后出现了很多其它权重不同的网络. 如,Mob...
代码现在开放在 https://github.com/shaoqingren/faster_rcnn (in MATLAB)和https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn (in Python)。 本文的一个早期版本发布在[10]上。从那时起,RPN和Faster R-CNN的框架就已经被采用,并应用到其他的方法中,比如3D物体检测[13],基于组件的检测[14],实力分割[[13]和...
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...
其它部分基本和Fast R-CNN一致,所以我们可以将Faster R-CNN的网络看成两部分,一部分是RPN获取候选框网络结构,另一部分是Fast R-CNN网络结构,如下图所示: 倘若你是第一次看Faster R-CNN,看了这个图,我觉得你还是处于一个比较懵逼的状态。但是没有关系,这个图是论文中所给的,我贴在这里的主要目的是想让...
其中,Faster R-CNN凭借其高效的检测速度和准确性,成为了目标检测领域的新里程碑。 Faster R-CNN是在Fast R-CNN的基础上引入Region Proposal Network (RPN)而得到的。RPN是一个全卷积网络,能够同时预测物体外接框的位置和每个位置是否为物体的得分,从而大大减少了候选框计算的时间开销。通过共享卷积特征,Faster R-...
Faster R-CNN是一种两次预测的目标检测方法,它首先进行区域提议,然后进行目标分类和边界框回归。Faster R-CNN的核心组件包括: 区域提议网络:用于生成可能包含目标物体的区域提议。 分类网络:用于将物体分类为不同类别。 回归网络:用于定位物体在图像中的具体位置。