优点:检测更准确 R-CNN(Region with CNN feature) Faster-RCNN 是从 R-CNN 到 Fast R-CNN,再到的 Faster R-CNN。R-CNN 可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。其原始论文:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation。 R-CNN 算法流程分四个步骤: 一张图像生成...
训练分为多个阶段,步骤繁琐:微调网络+训练SVM+训练边框回归器; 训练耗时,占用磁盘空间大;5000张图像产生几百G的特征文件; 速度慢:使用GPU,VGG16模型处理一张图像需要47s; 测试速度慢:每个候选区域需要运行整个前向CNN计算; SVM和回归是事后操作,在SVM和回归过程中CNN特征没有被学习更新. 2.FAST-RCNN 输入测试图...
R-CNN的优点是识别准确率高,但它的缺点是速度慢,不能满足实时检测的需求。 为了解决R-CNN速度慢的问题,Fast R-CNN和Faster R-CNN相继被提出。Fast R-CNN通过共享卷积层的方式减少了计算量,从而提高了检测速度。而Faster R-CNN则进一步引入了RPN(Region Proposal Network)网络,用于生成候选区域,从而进一步提高了检...
Faster RCNN为什么一点对应9个anchor faster rcnn优点 一、Faster-R-CNN 经过R-CNN和Fast-R-CNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征提取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能...
(1)Fast RCNN与RCNN相比有如下优点: ①测试时的速度得到了提升。RCNN算法与图像内的大量候选帧重叠,导致提取特征操作中的大量冗余。而Fast RCNN很好地解决了这一问题。 ②训练时的速度得到了提升。 ③训练所需的空间大。RCNN中分类器和回归器需要大量特征作为训练样本,而Fast RCNN则不再需要额外的存储。
优点:速度和精度之间的良好折衷。 缺点:对于小目标的检测效果可能不如R-CNN或Fast R-CNN。 工作原理:使用VGG网络提取特征,然后在多个尺度上预测候选区域和目标类别。 总结 对于需要实时检测的应用,YOLO是一个很好的选择。 对于需要高精度的应用,R-CNN或Fast R-CNN是更好的选择。
优点:第一是更快(不需要像R-CNN系列那样复杂的步骤)。第二是站在全局的角度(可以看到整张图像)去预测,可以产生更小的背景误差。第三是能学到泛化能力强的特征(实验表明)。 缺点:第一是施加了很强的空间限制,导致系统能预测的目标数量有限,而且对靠的很近的物体和很小的物体的检测效果不好。第二是难以泛化到...
boxes。4. **结果筛选**：应用NMS剔除重复检测结果。四、算法优点与缺点 R-CNN算法在当时已表现出较好的性能，但在训练时间、计算资源和内存占用方面存在一定的限制。随着Fast R-CNN等后续算法的改进，这些问题得到了有效解决，使得深度学习在Object Detection领域的应用更加广泛和高效。
它的优点在于避免重复卷积,同时整合了多个任务,计算效率进一步提升。现在整个网络的架构和优化已基本完成,制约速度的关键在于候选区域的生成。 图2.3.2 fast-RCNN目标检测流程 为了解决Region proposal速度慢的问题,faster-RCNN出现了。 faster-RCNN:它的核心思想是将候选区域生成也交给网络来做。因为在下一个目标检测...