上面这张图就是R-FCN的结构,在绿色框里的内容就是ResNet-101模型,这部分卷积计算还是用来被RPN和Position-sensitive Net共享的,他就相当于Faster R-CNN里面的前五层卷积一样;蓝色的框内是RPN,它在R-FCN中的作用和在Faster R-CNN中是一样的,负责输出建议区域与边界框;最重要的部分,就是红色框内的位置敏感卷积...
值得一提的是,尽管未来的模型能够在检测速度上有所提升,但是几乎没有模型的表现能显著超越 Faster R-CNN。换句话说,Faster R-CNN 也许不是目标检测最简单、最快的方法,但是其表现还是目前最佳的。例如,Tensorflow 应用 Inception ResNet 打造的 Faster R-CNN 就是他们速度最慢,但却最精准的模型。 也许Faster R-...
值得一提的是,尽管未来的模型能够在检测速度上有所提升,但是几乎没有模型的表现能显著超越 Faster R-CNN。换句话说,Faster R-CNN 也许不是目标检测最简单、最快的方法,但是其表现还是目前最佳的。例如,Tensorflow 应用 Inception ResNet 打造的 Faster R-CNN 就是他们速度最慢,但却最精准的模型。 也许Faster R-...
3. 模型(Architecture) 图1 R-FCN网络结构图 图1所示为R-FCN的结构图,从图中我们可以看出R-FCN主要包括4个部分:Conv layers (ResNet)、Region Proposal Network(RPN)、Classification、Regression。而整个R-FCN的流程如下: 首先输入一张图片,图片要经过resize使得图片的短边的长度为600。 然后图片先经过ResNet-10...
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,其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型:Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。 随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现,快速、精准的目标检测系统市场也日益蓬勃。这些系统除了...
一、Faster R-CNN模型 Faster R-CNN是一种基于区域卷积神经网络(RCNN)的目标检测模型,它通过引入区域生成网络(RPN)来实现端到端的训练,大大提高了检测速度和精度。Faster R-CNN的核心思想是使用RPN生成一系列候选区域,然后通过卷积神经网络对这些区域进行分类和回归,从而得到最终的检测结果。在实际应用中,Faster R...
一、Faster R-CNN模型 Faster R-CNN是由Facebook AI研究院(FAIR)提出的一种高效的目标检测模型。它解决了R-CNN系列模型中的一些问题,如速度慢、训练困难等,通过引入区域提议网络(Region Proposal Network,RPN)实现了端到端的训练。RPN能够快速地生成可能包含目标对象的候选区域,从而大大提高了检测速度。Faster R-...
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,其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型:Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。 图为机器之心小编家的边牧「Oslo」被 YOLO 识别为猫 随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现...
这些模型通过卷积操作提取图像的多层次特征,为后续的目标检测提供基础。 RPN:区域提议网络(Region Proposal Network),这是从Faster R-CNN继承而来的一个关键组件。RPN负责生成一系列可能包含目标的候选区域(Region of Interest, ROI),为后续的精细检测提供候选目标。 Position-sensitive prediction层:这是R-FCN的核心...
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。其他流行的模型通常与这三者类似,都依赖于深度 CNN(如 ResNet、Inception 等)来进行网络初始化,且大部分遵循同样的 proposal/分类管道。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型:Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。