Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型，其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型：Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。图为机器之心小编家的边牧「Oslo」被 YOLO 识别为猫 随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现...
下面就是一个在实践中应用的 R-FCN,它正在从图中检测一个婴儿: 我们只用简单地让 R-FCN 去处理每个 region proposal,然后将其切分成子区域,在子区域上反复询问系统:「这看起来像是婴儿的『上-左』部分吗?」,「这看起来像是婴儿的『上-中』部分吗?」,「这看起来像是婴儿的『上-右』部分吗?」等等。系统...
R-FCN是一种基于全卷积网络(FCN)的目标检测模型,它通过引入位置敏感得分图(Position-Sensitive Score Map)来解决目标检测中的空间信息丢失问题。R-FCN的核心思想是将卷积神经网络的最后一层替换为位置敏感得分图,从而保留了目标的空间信息。同时,R-FCN还引入了ROI Pooling层来将不同大小的候选区域转换为固定大小的特...
下面就是一个在实践中应用的 R-FCN,它正在从图中检测一个婴儿: 我们只用简单地让 R-FCN 去处理每个 region proposal,然后将其切分成子区域,在子区域上反复询问系统:「这看起来像是婴儿的『上-左』部分吗?」,「这看起来像是婴儿的『上-中』部分吗?」,「这看起来像是婴儿的『上-右』部分吗?」等等。系统...
通常,Faster R-CNN更准确,而R-FCN和SSD更快。 使用带有300 proposals的Inception Resnet进行Faster R-CNN,可在所有测试案例中以1 FPS提供最高的准确性。 在针对实时处理的模型中,MobileNet上的SSD具有最高的mAP。 该图还帮助我们找到最佳交易点,以实现良好的速度回报。 使用残差网络(Residual Network)的R-FCN模型...
Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型。其他流行的模型通常与这三者类似,都依赖于深度 CNN(如 ResNet、Inception 等)来进行网络初始化,且大部分遵循同样的 proposal/分类管道。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型:Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。
技术标签: R_FCN理解难点1:平移不变性和平移可变性 作者在论文中提到了两个概念,平移不变性(translation invariance)和平移可变性(translation variance)。平移不变性比较好理解,在用基础的分类结构比如ResNet、Inception给一只猫分类时,无论猫怎么扭曲、平移,最终识别出来的都是猫,输入怎么变形输出都不变这就是平移不...
Faster R-CNN、R-FCN和SSD是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型,它们各有特点,适用于不同的应用场景。Faster R-CNN在速度和精度之间取得了良好的平衡,适用于对实时性要求较高的场景;R-FCN通过位置敏感的得分图实现了对目标位置的精确预测,适用于对精度要求较高的场景;SSD模型则以其速度快、精度高的特点,在...
Faster R-CNN、R-FCN和SSD三种模型各有优缺点,适用于不同的应用场景。Faster R-CNN在精度上较高,但速度相对较慢;R-FCN在保持较高精度的同时,通过引入位置敏感得分图提高了检测速度;SSD则在速度和精度之间取得了较好的平衡,适用于实时目标检测任务。 在实际应用中,我们需要根据具体任务的需求来选择合适的模型。对...
通常,Faster R-CNN更准确,而R-FCN和SSD更快。 使用带有300 proposals的Inception Resnet进行Faster R-CNN,可在所有测试案例中以1 FPS提供最高的准确性。 在针对实时处理的模型中,MobileNet上的SSD具有最高的mAP。 该图还帮助我们找到最佳交易点,以实现良好的速度回报。 使用残差网络(Residual Network)的R-FCN模型...