作者一方面将FPN放在RPN网络中用于生成proposal,原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入,简单讲就是只用这一个尺度的feature map。但是现在要将FPN嵌在RPN网络中,生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。在每一个scale层,都定义了不同大小的anchor,对于P2,P3,P4,P5,P6这些层,定义anchor的...
作者一方面将FPN放在RPN网络中用于生成proposal,原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入,简单讲就是只用这一个尺度的feature map。但是现在要将FPN嵌在RPN网络中,生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。在每一个scale层,都定义了不同大小的anchor,对于P2,P3,P4,P5,P6这些层,定义anchor的...
https://papers.nips.cc/paper/5638-faster-r-cnn-towards-real-time-object-detection-with-region-proposal-networks.pdffaster rcnn是rcnn系列的第三部,提出了Region Proposal Network(RPN),将目标检测分为了两个阶段: 检测默认框是否有物体,注意只是检测是否有物体(也就是二分类),并不进行分类检测出有物体的...
RPN是在Faster R-CNN中被提出的一个用于候选区域提取的神经网络,它的输出只有是否为候选区域两类。RPN通过一个3\times3卷积在骨干网络的输出层进行划窗,然后通过计算每个划窗的9个不同尺寸和比例的Anchor和Ground Truth的相对关系来确定候选区域的类别和位置。 对于添加了FPN的RPN来说,它的每一特征层都会添加一个...
上图分别是FPN和ASPP的构建方式。这是两种基础的特征金字塔,根本目的都是为了更好的融合信息生成更好的feature map。以FPN在Faster RCNN里的应用为例,FPN产生的每一个尺度的feature map都要送进RPN做一次proposal的提取。ASPP将多个支路进行concate,输出single feature map。
其中,x为操作(1)输出的feature maps,rpn_conv为一层3*3 的卷积操作,rpn_cls为1*1的卷积操作,out_channel = num_anchor * num_classes,比如 anchor_scales=[2, 4, 8], anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0],那么num_anchor=3*3=9,比如RPN阶段只区分前景和后景,那么num_classes=2,这里out_channel=9*2=...
FPN结合Faster RCNN可以在COCO物体检测比赛中取得当前单模型的最佳性能(SOTA)。另外,通过对比实验发现,FPN能让Faster RCNN中的RPN网络的召回率提高8个点;并且它也能使Fast RCNN的检测性能提升2.3个点(COCO)和3.8个点(VOC)。 FPN结构 下图表示FPN的整体结构:...
RPN(Region Proposal Network)介绍---> 特点从backbone 生成的Feture Map中 用一个 3x3 的Conv卷积核 遍历FeatureMap的每个点然后 根据每个点的感受野,回到最初始的图像层,感受野的中心点就是锚框中心点,然后在中心点生成3种不同大小不同长宽比的锚框,然后根据卷积的结果对生成的锚框进行初步筛选 进行2分类,判断...
FPN搭配RPN FPN自身并不是目标检测器,而是一个配合目标检测器使用的特征检测器。例如,使用FPN提取多层特征映射后将其传给RPN(基于卷积和锚的目标检测器)检测目标。RPN在特征映射上应用3x3卷积,之后在为分类预测和包围盒回归分别应用1x1卷积。这些3x3和1x1卷积层称为RPN头(head)。其他特征映射应用同样的RPN头。
RPN 模型接收由特征提取器计算的特征图,并通过在特征图上滑动一个小的 CNN 来输出一个对象建议列表。在每个滑动窗口位置,网络预测 k 个参考框(锚点)的对象建议,每个对象建议由 4 个坐标和一个估计对象概率的分数组成。 RPN模型如下图所示。 RPN 模型与 Fast R-CNN 分类管道分开训练。 Fast R-CNN 模型的训练...