步骤一:下载一个分类模型(Alexnet) 步骤二:对该模型做fine-tuning • 将分类数从1000改为21,比如20种物体 + 1个背景 • 去掉最后一个全连接层 步骤三:特征提取 • 提取图像的所有候选框(选择性搜索Selective Search) • 对于每一个区域:修正区域大小以适合CNN的输入,做一次前向运算,将第五个池化层的...
(2) R-CNN训练过程分为了三个阶段,而Fast R-CNN直接使用softmax替代SVM分类,同时利用多任务损失函数边框回归也加入到了网络中,这样整个的训练过程是端到端的(除去region proposal提取阶段)。 也就是说,之前R-CNN的处理流程是先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做box regression,而在Fast R-CN...
RCNN的提出对于目标检测领域来说是个里程碑式的进步,但是RCNN算法中存在许多的不足,从上述流程可以发现,可以发现: 过程太多,而且较为分散,同时需要存储中间的计算结果(region proposals以及每一个region proposal的CNN特征); 存在重复的计算,每一个region proposal都需要计算CNN特征; 参考文献 [1] Girshick R, Donah...
将提取的候选框放入CNN中提取特征。 将提取出来的特征,使用SVM分类进行二类分类。 使用回归器,精修定位坐标。 1 选择性搜索法 RCNN的第一步就是通过选择性搜索法,提取感兴趣的候选框。经过此方法提取的候选框相对于单阶段算法要少很多。一般为1000-2000个,而单阶段算法如SSD和YOLO都要提取上万个候选框。 在选择...
RCNN算法分为4个步骤 一张图像生成1K~2K个候选区域 对每个候选区域,使用深度网络提取特征 特征送入每一类的SVM分类器,判别是否属于该类 使用回归器精细修正候选框位置 候选区域生成 使用了Selective Search1方法从一张图像生成约2000-3000个候选区域。基本思路如下: ...
2、R-CNN算法原理 2.1R-CNN步骤 步骤(以AlexNet网络为基准) 1.找出图片中可能存在目标的侯选区域region proposal2.进行图片大小调整为了适应AlexNet网络的输入图像的大小227×227,通过CNN对候选区域提取特征向量,2000个建议框的CNN特征组合成2000×4096维矩阵3.将2000×4096维特征与20个SVM组成的权值矩阵4096×20相乘...
3.第三步是获取每个图像的感兴趣区域。然后,对这些区域调整尺寸,以便其可以匹配CNN输入大小; 4.获取区域后,使用SVM算法对对象和背景进行分类。对于每个类,都训练一个二分类SVM; 最后,训练线性回归模型,为图像中每个识别出的对象生成更严格的边界框; [对上述步骤进行图解分析](http://www.robots.ox.ac.uk/~tvg...
R-CNN(Region with CNN feature) 一、RCNN算法流程可以分为4个步骤: 1. 一张图像生成1k～2k个候选区域(使用Selective Search方法) ○ 候选区域的生成:利用Selective Search算法通过图像分割的方法得到一些原始区域,然后使用一些合并策略将这些区域合并,得到一个层次化的区域结构,而这些结构就包含着可能需要的物体。
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 Selective Search算法通过图像分割的方法得到一些原始区域,然后使用一些合并策略将这些区域合并,得到具有层次化的区域结构,这些区域结构就包含着可能需要的物体,如下图所示。