Fast R-CNN 联合学习检测对象的空间位置并对它们进行分类。 R-CNN 很慢,因为对每个对象提议都进行了前向传递。虽然 SPP-Nets 确实解决了这个问题并在测试时将 R-CNN 加速了 100 倍,但训练是一个多阶段过程,需要许多密集计算步骤,与 R-CNN 相比仅加速了 3 倍。此外,固定的卷积层对网络的准确性造成了限制。 上图说明了 Fas
———annotation_coco.json(测试集标注文件) 至此,训练的数据集准备工作结束! 2. 准备配置文件 基于mmdetection项目 假设我们要用上述 blue_cube 数据集来训练配备了 FPN 的 Mask R-CNN,这里我们将配置文件命名为 mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_bluecube.py,相应保存路径为 configs/blue_cube/,配...
由于前面进行了多次卷积和池化,减小了对应的分辨率,mask分支开始利用反卷积进行分辨率的提升,同时减少通道的个数,maskrcnn使用到了FPN网络,通过输入单一尺度的图片,最后可以对应的特征金字塔,首先将ROI变化为14x14x256的feature,然后进行了5次相同的卷积操作,然后进行反卷积操作,最后输出28x28x80的mask,即输出了...
以前的目标检测算法,即 R-CNN 通常分别学习定位和分类阶段,这使得训练成本更高。此外,这些算法在测试时非常慢,阻碍了实时应用程序。 Fast R-CNN 联合学习检测对象的空间位置并对它们进行分类。 R-CNN 很慢,因为对每个对象提议都进行了前向传递。虽然 SPP-Nets 确实解决了这个问题并在测试时将 R-CNN 加速了 100...
R-CNN的一个关键步骤是选择性搜索,它使用分割算法对图像进行处理,并根据分割图绘制区域建议(边界框)。值得注意的是,虽然R-CNN使用AlexNet的卷积部分作为第二阶段,但理论上可以使用任何其他CNN架构。 二、FPN:特征金字塔网络的崛起 FPN(Feature Pyramid Network)是一种用于目标检测的特征提取网络。它利用自底向上和自...
Mask R-CNN详解 1. 骨干架构(FPN) 在第一章中,我们介绍过卷积网络的一个重要特征:深层网络容易响应语义特征,浅层网络容易响应图像特征。但是到了物体检测领域,这个特征便成了一个重要的问题,高层网络虽然能响应语义特征,但是由于Feature Map的尺寸较小,含有的几何信息并不多,不利于物体检测;浅层网络虽然包含比较多...
核心是 ResNet-FPN PS - 我针对Mask-RCNN上也写了一篇单独的文章,很快就会在这里发布。 代码实现 Official Caffe2 -https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines Keras -https://github.com/matterport/Mask_RCNN/ ...
RetinaNet的网络结构是在FPN的每个特征层后面接两个子网络,分别是classification subnet(图11c) 和 bbox regression subnet(图11d)。由图11,FPN通过自上而下的路径和横向连接增强了标准卷积网络,因此该网络从单个分辨率输入图像有效地构建了丰富的多尺度特征金字塔,参见图11(a)-(b)。Retinanet在resnet 架构头部构建FPN...
Mask RCNN沿用了Faster RCNN()的思想,特征提取采用ResNet-FPN的架构,另外多加了一个Mask(用于生成物体的掩模)预测分割分支。 如下图1所示。其中黑色部分为原来的Faster-RCNN,红色部分为在Faster-RCNN网络上的修改。将RoI Pooling 层替换成了RoIAlign层;添加了并列的FCN层(mask层)。
FasterRCNN - 用类似于处理图像金字塔的方法来处理 FPN。ROI通过下面这个公式来分派给特定的一级。 w和 h 分别代表宽度和高度。k 是ROI被分配到的层级,表示输入原图大小(224x224)的那一层。 简单粗暴地在 COCO 数据集上获得了最优效果。 对每一个模块都进行了单变量实验,从而证明了开头的说法。