而本文的Light head RCNN则是通过对第2部分的修改减少了许多复杂操作,所以称之为Light head。 2、结构分析 2.1、Faster R-CNN结构分析 Faster RCNN中,先用分类网络得到2048维的Feature map;然后是一个ROI Pooling层,该层的输入包括前面提取到的2048维的Feature map,还包括RPN网络输出的ROI,根据这两个输入得到...
目标检测:FasterRCNN,RFCN和Light-RCNN的对比分析 技术标签: RFCN每一种框架和算法的提出,都是为了解决一个问题而存在的! 1:FasterRCNN 提出RPN的机制,推荐anchors,解决了推荐窗口耗时的问题,但是对于大分类问题,第二阶段大的卷积核,耗时依然是个瓶颈; 2:RFCN 提出了位置敏感map的策略,使用psROIpooling的策略,...
论文基于 ResNet-101 的 Light-Head R-CNN 在 COCO 数据集上的性能超过当前最佳的目标检测器,同时保证时间效率。更重要的是,通过简单地用一个小型网络(如 Xception)替换主干网络,Light-Head R-CNN 在 COCO 数据集上获得了 30.7 mmAP 和 102 FPS 的结果,在速度和准确率上显著优于快速的一步检测器(如 YOLO...
每个RoI 对应的固定大小的 feature map,都要通过 RCNN-subnet,得到最终的分类、回归结果。 对于Faster R-CNN,每个生成的 RoI 都要通过 RCNN-subnet 重复计算分类、回归结果。而且为了保证精度,Faster R-CNN 用的 RCNN-subnet 通常是两个很大的 FC(或者 resnet 的第 5 个 stage),这样的做法是非常耗时的。
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...
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 来源:【晓飞的算法工程笔记】 公众号
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的score map维度过大的问题,这里...
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。
本发明公开了基于LightHeadRCNN算法的生态生物识别方法,包括如下步骤:收集生态生物特征,将收集的生态特征进行收集分类,并建立分布式生态特征数据库;发起生态生物识别请求,根据请求在生态环境中采集生物图像数据;对采集的生物图像数据进行分析处理,并将分析处理后的生物图像数据进行存储;通过LightHeadRCNN算法对采集的生物图像...
一类是two-stagedetector (Faster RCNN, Mask RCNN等): 第1步是生成proposals,第2步是对这些proposals进行分类、回归. 另一类是singel-stagedetector (YOLO, SSD等): 这些算法一步到位,可以理解为把object detection task 简化成了regression problem.