R-FCN R-FCN是在Faster R-CNN上的一种改进,其主要贡献包括 将所有Conv层都进行公用于RPN和Detection Net。 利用Position-sensitive score maps & Position-sensitive RoI pooling来解决深层神经网络中希望目标平移不变性和detection问题中希望平移可变性的矛盾。 将ResNet-101这种深层网络利用到了Detection问题中。 将...
R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks论文链接: https://arxiv.org/abs/1605.06409 代码链接:https://github.com/daijifeng001/r-fcn CVPR2016的文章,和上周的FPN一样是非常…
提出R-FCN(Region-based Fully Convolutional Network )框架,解决目标检测任务: - R-FCN是共享的、全卷积网络结构 - 采用指定的卷积层的输出,来构建 position-sensitive score maps 集合. 各个score map分别编码了对于某个相对空间位置的位置信息,如物体的左边(to the left of an object). - 在FCN网络层的上面,...
本文采用两阶段的目标检测策略:(i)region proposal(ii)region classification 虽然存在不依赖于region proposal的方法,但基于区域的方法仍然是效果最好的。本文通过全卷积网络RPN提取候选区域,本文在RPN及R-FCN网络之间共享特征。如下图所示。 给定proposal regions,R-FCN的结构用于对RoI分类为目标类别及背景。R-FCN中,...
R-FCN without position-sensitivity. 通过设置k = 1,我们去掉了R-FCN的位置灵敏性。这等价于每个RoI中的全局池化。 Analysis. 表2显示了结果: 我们注意到标准(不是naïve)Faster R-CNN在ResNet论文[9]使用ResNet-101网络达到76.4% mAP 的结果(参见表3),其将RoI池化层插入conv4和conv5 [9]之间: ...
【R-FCN】论文解读, 要解决的问题:这篇论文提出一种基于region的objectdetection算法:R-FCN(Region-basedFullyConvolutionalNetwork),R-FCN可以看做是FasterRCNN的改进版,速度上提高了差不多3倍左右,mAP也有一点提升。另外一类objectdetection算法像YOLO,SSD等obj
作者公布的代码地址(caffe版):https://github.com/daijifeng001/r-fcn 这篇文章主要目的还是想再在fasterrcnn的基础上,加快物体检测的速度,但是网络加速时需要注意,物体检测其实是有两个目标的,一个是检测一个是分类。fasterrcnn的做法是将任务分为两个阶段,也就是rpn前和rpn后,具体可以参考Faster R-CNN文章详...
论文Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors中指出: R-FCN的精度稍逊于Faster R-CNN,优于SSD; R-FCN的速度快于Faster R-CNN,慢于SSD; R-FCN由于其设计的动机就是为了免去proposal的重复计算,所以R-FCN的性能(精度和速度)对于proposal的数量不敏感,proposal数量取100时性能最优; ...
R-FCN论文笔记(R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(R-FCN)R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks论文阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。