简介: 【检测|RCNN系列-5】Light-Head R-CNN的稳精度、提速度之路(附论文获取方式) 1、简介 Two Stage的目标检测算法的网络结构分成2部分,一部分是Region Proposal的生成过程,另一部分是基于ROI预测框的过程(head部分)。对于像Faster RCNN、R-FCN这样的Two Stage的目标检测算法,第2部分有一些操作耗时且存储量...
Light-Head RCNN就实现了这一改进,我们先看一下Light-Head RCNN和一些主流的检测算法在精度和速度上的比较,如Figure1所示。 和多种One-Stage以及Two Stage检测算法对比中,Light-Head RCNN取得了较好的Trade Off 2. 具体方法 下面的Figure2为我们展示了Faster R-CNN,R-FCN,Light-Head RCNN在结构上的对比图。
目标检测算法-Light Head R-CNN一般来说网络的head都设计很重"重",且head部分有一些层,计算量大弄且耗时,故导致检测速度很慢,Light-Head R-CNN则是主要通过对head部分的修改减少了较多计算量。 Light-Head R-CNN的网络结构: Light-Head R-CNN网络结构跟R-CNN的网络结构和R-FCN的网络结构差不多,针对R-FCN...
Faster-RCNN、R-FCN以及本文的Light-Head R-CNN都是在ResNet101基础上产生2048通道的特征图,这个模型可以再次简化? Basic feature extractor 作者使用两个ResNet101(L设置)和Xception(S设置)两种模型作为特征提取器。特征提取器的最后两个卷积模块cov4和conv5标记为 C4和C5。 Thin feature maps 论文中,降低特征图...
Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detect(arXiv17) 论文链接arxiv.org/pdf/1711.07264.pdf 一、概述 目标检测主要分为两大经典路线:two-stage 和 one-stage。two-stage 以 R-CNN 系列为代表。速度慢但是精度高。one-stage 以 SSD 和 YOLO 系列为代表,速度快但是精度稍低。
而本文的light head RCNN则是通过对第二部分的修改减少了许多复杂操作,所以称之为light head。 直观看下作者提出的网络效果图: Figure2介绍的是Faster RCNN、R-FCN和本文的Light-Head RCNN在结构上的对比。在Figure2中的三个网络,大体上都可以分成两大部分:RCNN subnet和ROI warping,其实严格讲还有一部分是...
近日,来自旷视和清华的研究者提出一种新型两步检测器 Light-Head R-CNN,改变两步检测器头重脚轻(heavy-head)的设计,实现速度和准确率的双重突破。 近期基于 CNN 的目标检测器可以分为一步检测器和两步检测器。一步检测器通常聚焦于快速、高准确率地检测最佳点(sweet-spot)。两步检测器将任务分为两步:第一步...
12月20日晚,量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第三期开讲,本期中旷视(Megvii)研究院解读了近期发表的Light-Head R-CNN论文。 本篇论文所提出的Light-Head R-CNN,构造了轻量头部R-CNN网络,在COCO数据集上超越当前最好水准,同时还保持了很高的时间效率。
论文提出Light-Head R-CNN,一个精简的two-stage目标检测器设计准则,在表达能力很强的精简特征图上使用轻量级的R-CNN子网,不仅大量减少推理耗时,还提高了准确率,结合Xception-like的主干网络能够达到30.7mAP和102FPS 论文: Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector ...
具体的来说, 作者所指的head是连接backbone的部分. Light-Head RCNN R-CNN subnet 从精度方面考虑: R-CNN通常会进行global average pooling来减少数据量, 但此操作会影响空间信息. R-FCN利用了空间信息, 因此对空间特征有更好地表示, 也正因此如果没有他的RoI层, 它的表现就会差得多. 从速度方面考虑: Faster...