下面就是RCNN的整体检测流程: 转化为文字表述为: ( 1)首先输入一张自然图像; ( 2)使用Selective Search提取大约2000个候选区域(proposal); ( 3)对每个候选区域的图像进行拉伸形变,使之成为固定大小的正方形图像,并将该图像输入到CNN中提取特征; 使用AlexNet对得到的候选区域的图像进行特征提取,最终生成的是一个40...
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-CNN中,作者巧妙的把box regression放进了神经网络内部,与region分类和并成为了一个multi-task模型,实际实验也证明,这两个任务能够共享卷积特征,并相互促进。 所以,Fast-RCNN很重要的一个贡献是成...
7. 根据步骤5的标签和步骤6的检测值,计算MRCNN分类、回归、mask损失,并训练head网络,注意由于bbox和mask每个类别都预测了一个,只计算与标签类别一致的类别的损失。 8. 两次训练的区别是RPN网络是全图一次卷积,head网络是200个ROI并行计算。 二、Inference模式流程总结 1. 建立模型,加载权重,模式为'inference' 2....
基于深度学习的目标检测算法主要分为两类: 1 two stage: 先进行区域生成(一个可能包含待检测物体的预选框),在通过卷积神经网络进行样本分类。 常见的算法:R-CNN SPP-Net Fast R-CNN R-FCN Faster R-CNN等 2 one stage: 不用RP,直接在网络中提取特征来预测物体的分类和位置 常见的算法:YOLOv1 YOLOV2 YOLO...
图1是本发明提供的基于faster-rcnn的自适应快速目标检测方法整体流程图; 图2是本发明中提供的基于faster-rcnn的自适应快速目标检测方法中所采用的底层特征提取网络框图; 图3是本发明提供的基于faster-rcnn的自适应快速目标检测方法提取的人脸感兴趣区域结果示意图。
通过上述步骤,完成迭代训练基于深度强化学习的faster-rcnn目标物体检测模型; 得到训练好的基于深度强化学习的faster-rcnn目标物体检测模型。 g.将待检测的目标物体图像输入到训练好的基于深度强化学习的faster-rcnn目标物体检测模型,输出检测框以及每个检测框的类别标签和类别标签的概率,即实现基于深度强化学习的faster-r...
步骤6:输入需要检测的图片,利用训练后的faster-rcnn模型进行小目标检测。 进一步的,所述步骤2中,所述过采样集选取了训练集15%-25%的图片数据。 进一步的,所述步骤2中, 包含小目标的图片的数量占过采样集的比例为ps, 包含中目标的图片的比例为pm,