Faster-RCNN是两阶段目标检测算法的典型算法,它不再像古典的目标检测算法使用类似于selective search提取候选框,而是使用RPN(region proposal network)网络提取候选框,因为有RPN网络的加入,Faster-RCNN是可以端对端训练。本文将详解算法结构,正负例划分,损失函数等 代码与环境说明 代码:GitHub - talhuam/faster-rcnn-t...
对于Faster-RCNN,有两个分支,一是分类,二是bbox回归,纠正锚框坐标。对于Mask-RCNN,有三个分支,在Faster-RCNN的基础上增加了与FPN类似的反卷积网络。 对于Head,一般是在ImageNe数据集上预训练好的CNN模型。由于预训练模型的浅层主要是基于边缘和颜色来作为特点,泛化能力较好。预训练模型的深层主要与特定任务相关,...
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RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中,专门用来提取候选框,在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中,用来提取候选框的方法通常是Selective Search,是比较传统的方法,而且比较耗时,在CPU上要2s一张图。所以作者提出RPN,专门用来提取候选框,一方面RPN耗时少,另一方面RPN可以很容易结合到Fast RCNN中,称为一个...