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较大,因此称为Heavy head。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...
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: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,...
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...
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较...
图一:比较 Light-Head R-CNN 和其他 one-stage 和 two-stage 检测方法 二、先前的不足 文中,作者把 two-stage 拆解成 body 跟 head: body:生成 proposal(RoI)的过程,即:ROI warping。 head:基于 proposal 的 recognition 过程,即:RCNN subnet。
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...
以Light-head作为头部的检测算法,就叫Light-head R-CNN。 其对应的网络结构如下: Note: R-FCN中对于每个proposal,是一个类回归一个4-d vector来表征location信息,所以每个proposal对应C个locaton vector(背景proposal则没有location vector);到了Light-head R-CNN中,则是一个proposal,只对应一个location vector。
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-...
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。