例如,基于 Anchor 的框架,如Fast R-CNN引入了端到端的检测方法,通过共享卷积特征并集成ROI池化,实现了目标检测。 在Faster R-CNN的基础上,引入了区域建议网络(RPN),提高了局部化和目标检测。 Anchor-Free 点框架引起了人们的关注,因为它们可以直接预测边界框和类别概率,从而实现更快、更高效的检测器,如YOLO 家族...
例如,基于 Anchor 的框架,如Fast R-CNN引入了端到端的检测方法,通过共享卷积特征并集成ROI池化,实现了目标检测。 在Faster R-CNN的基础上,引入了区域建议网络(RPN),提高了局部化和目标检测。 Anchor-Free 点框架引起了人们的关注,因为它们可以直接预测边界框和类别概率,从而实现更快、更高效的检测器,如YOLO 家族...
借助卷积网络,通过单特征图进行预测。 例如Faster R-CNN中的RPN层就是利用单个高层特征图进行物体的分类和bounding box的回归。 金字塔型特征层级(Pyramidal feature hierarchy) 重用由卷积计算的金字塔特征层次来进行目标位置预测,但底层feature map特征表达能力不足。 通过不同尺度的特征图进行分别预测,更好的...
上图是6种结构的Fast R-CNN对比,就是把SS算法的输出替换为FPN的输出,然后把区域建议固定住,比较6种结构,还是(c)的结果最好。 这个对比才是特征金字塔在Faster R-CNN上的对比,这是RPN和Faster R-CNN才是结合起来的。 最后就是个综合实验了,是在Faster R-CNN上应用FPN,主干网络是ResNet-101,在COCO上AP50为...
标准Faster RCNN 模型结构图如下图所示,输入的图片经由骨干网络进行特征提取,得到深层特征图,将特征图传入 RPN(Region Proposal Networks),特征图经过 RPN Head 的头部卷积神经网络生成前后景分类以及边框回归值,结合 Anchor 生成器生成检测框,而后将检测框传入 ROI Pooling 中从深层特征图上进行切图,再将切得的结果...
经过上面的rpn后,我们得到了大约2000个有物体的anchors,在这两千个anchors中选取正负样例,利用nms,选取计算这些anchors的得分,这个时候的阀值=0.5,大于的时候为正例,小于为负样例,这个过程结合rpn相当于难例挖掘的效果了,而在测试的时候,直接从其中选出nms的top300,这2000个左右的anchors的尺寸是对应原图M,N的,而...
要完成目标检测任务,网络需要输出检测框的位置以及检测目标的类别,因此作者将FPN与Faster R-CNN中的RPN网络相结合。而不同之处主要包括以下几点: 原始的RPN网络设置3\times 3的滑动窗口在feature map上回归检测框的位置以及检测框包含目标类别。而在FPN中作者则直接对顶层的feature map 过一个3\times 3的卷积层,后...
使用CNN 的中间层作为多尺度特征和图像金字塔,并使用这些特征训练 RPN 和骨干网络。 Mask R-CNN Mask R-CNN 的提出是为了解决一个稍微不同的实例分割问题。简而言之,这个问题是对象检测和语义分割的结合。如上所示,该任务旨在生成划分对象的像素级边界。
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...