作者认为,第一,CNN已经提供了足够有辨识度的feature,但是由于CNN是在ImageNet上做的预训练,输入的是一整张图片,物体可以在图片中的任何位置,所以使得CNN对位置不敏感,会把一些带有偏差物体的proposal也判定为正样本;第二,selective search采用了bottom-up的方法,导致某些物体它并不能框全,所以候选框都有问题,自然不...
到目前为止两阶段的目标检测算法R-CNN, SPP Net, Fast R-CNN, Faster R-CNN,R-FCN, FPN, Mask R-CNN基本介绍完了,从这个算法演变过程可以看到,先从分散的组件组建演变为多任务一体化网络,加强多层次特征融合,挖掘卷积通道的潜力以及多任务组合可以不断的提升网络的精度。这个其实在分类网络里面也有体现,感兴趣...
R-CNN是CNN处理目标检测问题的开山之作,其中的区域提议,难例挖掘,非极大值抑制等等方法沿用至今。。整个打下了two-stage模型的框架。但我并不推荐研究R-CNN的实现,因为选择性搜索部分与现在的方法差距太大了,还是计算机视觉“特征工程”时代的产物。 因此,只要根据太长不看版本大致了解pipeline即可,不过这里还是满足...
R-FCN是承接Faster R-CNN的工作,论文是《R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks》,可以简单的理解为R-FCN是Faster R-CNN+位置敏感(position sensitive)卷积层。提出的初衷是为了解决R-CNN系列,在新的图像分类backbone下效果不好的问题。R-FCN之所以起这个名字,是因为图像分割任务中...
CNN，卷积神经网络，是以卷积为核心的一大类网络。LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。RCNN、Fast...
对应点之间的映射公式是啥 为什么CNN需要固定大小的输入 R-CNN模型候选区域在CNN内的重复计算 Introduction 空间金字塔变换层 把候选区域从全图的feature map映射出特征向量 Fast R-CNN 预训练网络 SGD的样本选取 使用奇异值分解为FC层提速Truncated SVD for Fast detection 小批量采样Mini-batch sampling RoI层是个啥...
简单来说 首先大家都是CNN确切的说是Deep CNN LeNet、AlexNet、GoogleNet这些是用于图像分类的。因为能够...
AnchorTargetCreator的作用是啥呢?其实AnchorTargetCreator的作用就是为Faster-RCNN专有的RPN网络提供自我训练的样本,RPN网络正是利用AnchorTargetCreator产生的样本作为数据进行网络的训练和学习的,这样产生的预测anchor的类别和位置才更加精确,anchor变成真正的ROIS需要进行位置修正,而AnchorTargetCreator产生的带标签的样本就...