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...
1.训练的时候,pipeline是隔离的,先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做bbox regression。 2.训练时间和空间开销大。RCNN中ROI-centric的运算开销大,所以FRCN用了image-centric的训练方式来通过卷积的share特性来降低运算开销;RCNN提取特征给SVM训练时候需要中间要大量的磁盘空间存放特征,FRCN去掉了SVM...
R-CNN的缺点如下: 1.训练过程是多阶段的;R-CNN的训练分为三个阶段:a.用ImageNet的分类数据预训练卷积网络,然后拿检测的数据进行微调,来得到一个经过训练的CNN;b.用训练好的CNN去掉softmax层(即原网络倒数第二层)的特征向量为每一个类训练一个SVM分类器;c.用特征向量训练Bounding box 回归器。 2.训练不仅耗...
在本文中,我们将深入探讨R-CNN的缺点,以便读者更全面地了解这项技术。 1. 训练过程繁琐 首先,R-CNN的训练过程相对繁琐。它采用多阶段训练方式,包括预训练、微调、SVM分类器训练以及边界框回归等步骤。这不仅增加了训练的复杂性,还可能导致各个阶段之间的优化目标不一致,从而影响最终检测性能。 解决方法:为了简化训练...
缺点: 速度较慢:由于是两阶段检测器,Faster R-CNN 的速度相对较慢,不适合实时检测场景。 模型复杂:Faster R-CNN 的模型结构较为复杂,包含多个子网络,训练和部署的难度较大。 资源消耗大:Faster R-CNN 在训练和推理时需要更多的计算资源和内存。 总结 ...
1.1 R-CNN 这个问题的思路有很多,先说最直接的一种:取到图像中所有的框,不同大小,不同位置(遍历),对每一个框进行识别,(对应一种目标)选择若干个极大值点(当然也要大于阈值)对应的框作为这种目标的大小和位置。 当然,一幅图像大大小小的框加起来过于多,靠暴力试错是没有前途的......
rcnn,fast rcnn,faster rcnn 一。rcnn是使用神经网络进行目标检测的开山之作,他的灵感来自于alexnet模型的出现,基于神经网络的目标检测的出现撼动了surf和hog等检测算法。 rcnn的具体实现步骤分为四步: 1.使用selective search算法产生1k-2k个候选区。 2.对于每个区域利用 CNN 抽取一个固定长度的特征向量。 (...
Fasterrcnn算法讲解PPt faster rcnn的缺点,RCNN很好地解决了目标检测分类和定位的问题。但是缺点是速度太慢。原因1:2k个候选区域都要经过变形成统一的正方形才能依次输入CNN进行特征提取。候选区域可能是互相包含的,这就导致原图同一个区域特征的重复提取。原因2:RCNN的
R-CNN R-CNN有以下三个缺点: 1.训练是多步骤的:R-CNN首先微调一个卷积网络,使用log loss 进行物体检测;然后适配SVM到卷积特征。这些SVM作为物体检测者,代替softmax分类器。最后一步,训练学习bounding-box 回归。 2.训练花费很多存储与时间:SVM和bounding-box 回归的训练,需要提取每张图片的每个物体的特征,并且写...
缺点: 1 计算量大:选择搜索、每个Region Proposal都经过卷积网络耗时较高。 2 进入CNN层图像大小指定,Warp裁剪阶段评估问题寻找高效的策略。 3 训练步骤繁琐(微调网络 + 训练SVM、Bounding Boxes),占据空间大。