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,更好的处理目...
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32^2,64^2,128^2,256^2和512^2,每个Anchor有三组比例,分别是1:1,1:2以及2:1。 在分配不同尺度的锚点和不同层的输出时,这里给出的规则是如果Ground Truth和这个锚点的IoU大于0.7,则这个样本是正样本,如果IoU...
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,更好的处理目标的多尺度问题。
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...
接着,在图中的4、5、6层上面分别进行RPN操作,即一个3x3的卷积后面分两路,分别连接一个1x1的卷积用来进行分类和回归操作; 接着,将上一步获得的候选ROI分别输入到4、5、6层上面分别进行ROI Pool操作(固定为7x7的特征); 最后,在上一步的基础上面连接两个1024层的全连接网络层,然后分两个支路,连接对应的分类层...
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...
repgfpn结构基于特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)和区域建议网络(Region Proposal Network, RPN)的结合。 在repgfpn结构中,FPN用于提取图像特征。它通过在不同层级上构建特征金字塔,以便在不同尺度下检测目标。FPN可以有效地解决目标在不同尺度下的大小变化问题,并保留了图像的语义信息。 RPN部分负责生成...
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。