关键的地方是,R-FCN把什么特征送到了Bounding box回归模型里面,在Fast R-CNN里是conv5特征经过RoI pooling之后的特征,在RPN里是用一个卷积分支专门生产的特征,在R-FCN里面也是用一个单独的卷积分支生成的,特征的通道数是4K^2,方法和位置敏感卷积时一样的,只是C+1改成了4。 R-FCN训练 R-FCN训练的步骤与Fast...
也许 Faster R-CNN 看起来可能会非常复杂,但是它的核心设计还是与最初的 R-CNN 一致:先假设对象区域,然后对其进行分类。目前,这是很多目标检测模型使用的主要思路,包括我们接下来将要提到的这个模型。R-FCN 还记得 Fast R-CNN 是如何通过在所有 region proposal 上共享同一个 CNN,来改善检测速度的吗?这也...
在Faster R-CNN里,检测器使用多个全连接层来做预测,有2000多个ROI,这消耗很高。 R-FCN通过减少每个ROI需要的工作总量来提高速度,以上基于区域的特征图独立于ROIs,同时可以在每一个ROI的外部进行计算。接下来的工作就更简单了,因此R-FCN比Faster R-CNN要快。 我们可以想想一下这种情况,M是一个5*5大小,有一个...
【目标检测】R-FCN R-FCN这篇文章发表于2016年的NIPS上,它在Faster R-CNN的基础上进行改进,使得目标检测准确且更快。 1. 动机(Motivation) 虽然Faster R-CNN把整个的检测过程集成到了一个可以end-to-end训练的网络,实现了大部分计算的共享,也极大的提高了检测速度。但是整个检测过程还是不够快,因为Faster R-C...
简介:目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一。本文对比了六种流行的目标检测算法:Faster R-CNN、R-FCN、SSD、FPN、RetinaNet和YOLOv3,从速度和准确性两个方面进行了深入分析和比较。通过实际应用和案例研究,为读者提供了选择最适合其项目的目标检测算法的建议。
一、R-FCN初探 1. R-FCN与传统二阶段网络的异同点 图1 R-FCN与传统二阶段网络的异同点 相同点:首先,两者二阶段的检测框架(全卷积子网络+RoI-wise subnetwork); 其次两者最终输出的结果都是相应的类别和对应的BBox; 不同点:如上图所示,我们可以看到和Faster R-CNN相比,R-FCN具有更深的共享卷积网络层,这样...
主要解决:分类任务中位移不变性和检测任务中位移可变性之间的矛盾 论文架构: 引文(介绍CNN发展情况,引出分类任务和检测任务的矛盾,R-FCN用于解决这个矛盾) 方法 相关工作 实验 结论和未来期望 以第二节翻译为主 2 Our approach Overview. 与R-CNN相似,我们采用两阶段目标检测策略,包含:(i) 区域生成,(ii) 区域分...
作为计算机视觉的重要分支,目标检测旨在识别图像或视频中的目标对象,并给出其位置信息。近年来,深度学习目标检测模型取得了显著的进步,其中Faster R-CNN、R-FCN和SSD是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型。本文将对这三种模型进行全面综述,分析它们的原理、特点和应用场景,为读者提供清晰易懂的技术解读和实践建议...
2:R-FCN目标检测算法 R-FCN方法的整体结构全部由卷积神经网络组成,为了给全卷积神经网络引入平移变化,用专门的卷积层构建了位置敏感分数地图,每一个空间敏感地图对感兴趣区域的相对空间位置的信息进行了编码,并插入感兴趣区域池化层来接受整合信息,用于监管这些分数地图,从而给卷积神经网络加入了平移变化。R-FCN 在与...
R-FCN的idea出发点(关键思想) 分类需要特征具有平移不变性,检测则要求对目标的平移做出准确响应。现在的大部分CNN在分类上可以做的很好,但用在检测上效果不佳。SPP,Faster R-CNN类的方法在ROI pooling前都是卷积,是具备平移不变性的,但一旦插入ROI pooling之后,后面的网络结构就不再具备平移不变性了。因此,本文想...