目前学术和工业界出现的目标检测算法分成3类: 1. 传统的目标检测算法:Cascade + HOG/DPM + Haar/SVM以及上述方法的诸多改进、优化; 2. 候选区域/框 +深度学习分类:通过提取候选区域,并对相应区域进行以深度学习方法为主的分类的方案,如: R-CNN(Selective Search + CNN + SVM) SPP-net(ROI Pooling) Fast R...
R-CNN中采用了selective search算法来进行region proposal。该算法首先通过基于图的图像分割方法初始化原始区域,即将图像分割成很多很多的小块。然后使用贪心策略,计算每两个相邻的区域的相似度,然后每次合并最相似的两块,直至最终只剩下一块完整的图片。并将该过程中每次产生的图像块包括合并的图像块都保存下来作为最终...
①yolo 也是一个 single-stage 的算法,只有一个单神经网络来做预测 ②yolo 也需要锚框,这点和 SSD 相同,但是 SSD 是对每个像素点生成多个锚框,所以在绝大部分情况下两个相邻像素的所生成的锚框的重叠率是相当高的,这样就会导致很大的重复计算量 ③yolo 的想法是尽量让锚框不重叠:首先将图片均匀地分成 S * ...
它实现了利用神经网络自己学习生成候选区域的策略,充分利用了feature maps的价值,在目标检测中彻底去除了selective search方法。 Faster R-CNN是深度学习中的two-stage方法的奠基性工作,提出的RPN网络取代Selective Search算法后使得检测任务可以由神经网络端到端地完成。 粗略的讲,Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN,...
R-CNN的全称是Region-CNN (区域卷积神经网络),是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。R-CNN基于卷积神经网络(CNN),线性回归,和支持向量机(SVM)等算法,实现目标检测技术。 2.目标检测(Object Detection) 想要了解R-CNN,一定先要明白目标检测是什么?只有了解了目标检测的原理,才能理解R-CNN。在计算机视觉...
RCNN(Regions with CNN features)算法由Ross Girshick在2014年的论文“Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation”提出,是深度学习目标检测的开山之作。RCNN将CNN应用到目标检测问题上,它使用选择性搜索从图像中提取候选区域,利用卷积层提取候选区域的特征,最后对这些候选区域进行分...
一、R-CNN算法 1、主要思想 1)区域建议框:由传统方法离线生成(SS),这是输入数据的来源 2)目标分类:检测框(区域建议框)内的物体识别问题,使用VGG、ResNet等卷积神经网络分类, 将每个建议框中物体图像及类别(含背景类),resize到统一尺寸,送入CNN中训练分类模型 ...
这一节主要介绍了比较经典的物体检测算法,大体上做了一个了解,但是对于每个算法的详细过程还有待后续的继续学习。 1.R-CNN系列(Region-based CNN) 区域卷积神经网络(region-based CNN,R-CNN)[Girshick et al., 2014]是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。 在本节中,简单介绍R-CNN及其一系列改进方法:...
R-CNN算法流程: 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。
R-CNN算法是R-CNN系列的基础算法,其操作方式一般包括以下四步: 其一,候选区域提取:候选区域提取通常采用经典的目标检测算法,即使用滑动窗口依次判断所有可能的区域。R-CNN对候选区域提取做了优化——采用选择性搜索,即预先提取一系列比较有可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征。这种优化方式可以大大减...