训练时速度慢:R-CNN在训练时,是在采用SVM分类之前,把通过CNN提取的特征存储在硬盘上.这种方法造成了训练性能低下,因为在硬盘上大量的读写数据会造成训练速度缓慢. FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层特征不...
R-CNN的优点是识别准确率高,但它的缺点是速度慢,不能满足实时检测的需求。 为了解决R-CNN速度慢的问题,Fast R-CNN和Faster R-CNN相继被提出。Fast R-CNN通过共享卷积层的方式减少了计算量,从而提高了检测速度。而Faster R-CNN则进一步引入了RPN(Region Proposal Network)网络,用于生成候选区域,从而进一步提高了检...
SPPNet在R-CNN的基础上提出了改进,通过候选区域和feature map的映射,配合SPP层的使用,从而达到了CNN层的共享计算,减少了运算时间, 后面的Fast R-CNN等也是受SPPNet的启发 缺点 训练依然过慢、效率低,特征需要写入磁盘(因为SVM的存在) 分阶段训练网络:选取候选区域、训练CNN、训练SVM、训练bbox回归器, SPPNet反向...
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...
RPN网络使用滑动窗口在特征图上生成候选区域,并通过softmax层预测每个区域是否包含目标。RPN与检测网络共享卷积特征,进一步提高了系统的效率。Faster R-CNN不仅继承了Fast R-CNN的优点,还在速度和精度之间找到了更好的平衡。 随着R-CNN系列模型的发展,检测精度和速度得到了显著提升,同时也为后续的目标检测技术如YOLO(...
一、Faster-R-CNN 经过R-CNN和Fast-R-CNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征提取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显。
(1)优点 如上所示的几点改进措施。Fast R-CNN融合了R-CNN和SPP-NET的精髓,并且引入多任务损失函数,使整个网络的训练和测试变得十分方便。在Pascal VOC2007训练集上训练,在VOC2007测试的结果为66.9%(mAP),如果使用VOC2007+2012训练集训练,在VOC2007上测试结果为70%(数据集的扩充能大幅提高目标检测性能)。使用VGG...
Fast R-CNN 优点:比R-CNN速度更快,精度仍然很高。 缺点:速度仍然比YOLO慢。 工作原理:与R-CNN类似,但使用更快的候选区域建议方法。 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 优点:速度和精度之间的良好折衷。 缺点:对于小目标的检测效果可能不如R-CNN或Fast R-CNN。
boxes。4. **结果筛选**：应用NMS剔除重复检测结果。四、算法优点与缺点 R-CNN算法在当时已表现出较好的性能，但在训练时间、计算资源和内存占用方面存在一定的限制。随着Fast R-CNN等后续算法的改进，这些问题得到了有效解决，使得深度学习在Object Detection领域的应用更加广泛和高效。