rpn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5, P6] mrcnn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5] 实验 FPN对Fast RCNN的影响 使用和实验1相同的规则对Fast RCNN做了实验,结果如下表所示。 FPN对Segment Proposal的影响 结论 本文提出了一种简单、有效的建立特征金字塔的方式。它的使用对RPN方法和Fast/Faster R...
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...
FPN在faster_rcnn中实现细节代码说明 代码参考自:https://github.com/DetectionTeamUCAS/FPN_Tensorflow 主要分析fpn多层金字塔结构的输出如何进行预测。 FPN金字塔结构插入在faster_rcnn的特征图获取之后,在rpn结构之前。 具体代码如下所示: 代码结构追溯至FPN部分: train.py(line 46 :build_whole_detection_network函...
实验 FPN对Fast RCNN的影响 使用和实验1相同的规则对Fast RCNN做了实验,结果如下表所示。 FPN对Segment Proposal的影响 结论 本文提出了一种简单、有效的建立特征金字塔的方式。它的使用对RPN方法和Fast/Faster RCNN方法都有极大的性能提升。另外,它的训练和测试时间和普通的Faster RCNN方法相差很小。因此,它可以...
因为RPN的输出头有多个尺度,而FPN的每一层的Feature Map都有其自己的感受野,所以这里是为FPN的每一个输出都固定一个尺度,每个尺度有3个不同的比例。此外RPN还对P5又进行了一次池化降采样,得到了P6。最终,结合了FPN的RPN会在P2,P3,P4,P5,P6后面接RPN的输出头分支,它们对应的Anchor的面积一次是32^2,64^2,...
Faster R-CNN 采用与 Fast R-CNN 相同的设计,只是它用内部深层网络代替了候选区域方法。新的候选区域网络(RPN)在生成 ROI 时效率更高,并且以每幅图像 10 毫秒的速度运行。 Faster R-CNN 的流程图与 Fast R-CNN 相同 外部候选区域方法代替了内部深层网络 ...
论文指出,目标提议阶段是实时目标检测的计算瓶颈。作为一种解决方案,Faster R-CNN 实现了与特征提取器网络共享卷积层的区域提议网络 (RPN),从而引入了计算对象提议的边际成本。管道与 Fast R-CNN 一致,只是对象提议是通过内部训练的 RPN 进行的,如下图所示。
需要注意的是,这里的编码方式与fast RCNN,faster RCNN包括后面的one stage method都有很大相似,但是后面的RPN或者是一个阶段的检测器,其对于ground truth boxes编码时所根据的基准并不是region proposal,而是anchor boxes,anchor boxes与region proposal的区别还是非常大的,生成anchor boxes所需要的输入信息仅仅包括当前...
Anchor 或 AnchorBoxes 与 RPN [5] 中的 Anchor 相同,都以滑窗为中心并有一个长宽比。尺度与长宽比和 [1] 一样,尺度从到,长宽比分别为 1:2, 1:1, 2:1。 FPN 的每一级,都通过子网络给出相应的有 anchor 的输出。 代码实现 Caffe2(官方实现) -https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree...
1.实现的细节:rpn阶段用了5个stage,fast阶段只用了4个stage,也就是p6这个stage只用来提取anchor,不参与分类和定位。github上这个代码,反卷积升维前还使用了1*1卷积,原论文中并没有提到这个。每个p阶段生成rpn的时候要跟faster一样,先3*3然后两个1*1分别做分类和定位。每个p阶段提取anchor的时候使用的相同的ratio...