第一行:固定尺寸输入的CNN对图像处理的方式 第二行:以往的卷积神经网络处理流程:固定尺寸输入--> conv+fc --> 网络输出 第三行:在网络中conv和fc中间插入SPP:能够处不同尺寸的输入 (2) 提取特征效率的问题 下图是RCNN和SPP提取feature map的示意图 RCNN:对输入图片,使用segment selective方法提取出约2000个候...
从图中可以看出,R-CNN首先在输入图像中提取接近2000个目标框(区域),之后将这些区域送入CNN中进行提取深度特征,最后利用这些深度特征进行目标的分类与定位两大任务。由于该模型结合了推荐区域(Region proposals)和CNN,所以起名为R-CNN:Regions with CNN features。 三、R-CNN模型详解 接下来我们也将围绕目标框的提取...
细心的同学可能看出来了问题,R-CNN虽然不再像传统方法那样穷举,但R-CNN流程的第一步中对原始图片通过Selective Search提取的候选框region proposal多达2000个左右,而这2000个候选框每个框都需要进行CNN提特征+SVM分类,计算量很大,导致R-CNN检测速度很慢,一张图都需要47s。 有没有方法提速呢?答案是有的,这2000个r...
继2014年的R-CNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度。同样使用最大规模的网络,Fast R-CNN和R-CNN相比,训练时间从84小时减少为9.5小时,测试时间从47秒减少为0.32秒。在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几,约在66%-67%之间。 2.2.1 基本结构 图10 网络结...
图1:RCNN流程图 2. 候选区域提取 R-CNN输入网络的并不是原始图片,而是经过Selective Search选择的候选区域。 Selective Search 使⽤ [4]的⽅法,将图像分成若⼲个⼩区域 计算相似度,合并相似度较⾼的区域,直到⼩区域全部合并完毕 输出所有存在过的区域,即候选区域 如下面伪代码: ...
RCNN(Region with CNN features)[1]算法发表在2014年CVPR的经典paper:《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》中,这篇文章是目标检测领域的里程碑式的论文,首次提出使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)处理目标检测(Object Detetion)的问题。
RCNN系列 RCNN系列网络是two-stage网络的经典之作,其中RCNN网络首次将CNN网络引入目标检测领域,是CNN在目标检测领域的开山之作。下图是RCNN迭代示意图: RCNN 系列算法流程对比图 网络流程: RCNN 算法流程图 候选区域生成:一张图像生成1K~2K个候选区域 (采用Selective Search 方法)特征提取:对每个候选区域,使用深度...
Faster R-CNN Faster R-CNN取代selective search,直接通过一个Region Proposal Network (RPN)生成待检测区域,这么做,在生成RoI区域的时候,时间也就从2s缩减到了10ms。 下图是Faster R-CNN整体结构。 由上图可知,Faster R-CNN由共享卷积层、RPN、RoI pooling以及分类和回归四部分组成: ...
R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)是利用深度学习进行目标检测的开山之作,由Ross Girshick等人在2014年提出,论文地址:https://arxiv.org/abs/1311.2524; R-CNN算法流程: R-CNN算法流程图 第一步:通过Selective Search算法,在一张图像上生成1k~2k个候选框 ...
Fast R-CNN 使用特征提取器(CNN)先提取整个图像的特征,而不是从头开始对每个图像块提取多次。然后,我们可以将创建候选区域的方法直接应用到提取到的特征图上。例如,Fast R-CNN 选择了 VGG16 中的卷积层 conv5 来生成 ROI,这些关注区域随后会结合对应的特征图以裁剪为特征图块,并用于目标检测任务中。我们使用 RO...