总的来讲,和Faster R-CNN相比,R-FCN具有更快的运行速度(2.5倍以上),稍微提高了一点检测精度,在速度和准确率之间进行了折中,提出position-sensitive score map来解决检测的位置敏感性问题。算法中的很多细节值得我们进行深入的研究和分析,希望你从中学到了很多有用的东西。
the 4-step alternating trainingbetween training RPN and training R-FCN.(类似于Faster RCNN) 使用atrous(hole算法) 实验结果 VOC2007和VOC2010上与Faster R-CNN的对比:R-FCN比Faster RCNN好! 深度影响对比:101深度最好! 候选区域选择算法对比:RPN比SS,EB好!(其中EB见: ) COCO库上与Faster R-CNN的对比:...
R-FCN全称为Region-based Fully Convolutional Networks,是由微软的何凯明团队在NIPS 2016上提出来的,仍然是双阶段的目标检检测算法。论文地址和官方开源代码见文后。 背景 R-FCN论文的发表时间比YOLO,SSD出来的都晚一些,并且这个算法更像是针对Faster-RCNN的一种改进,并且扔属于two-stage算法。那个R-FCN具体要解决...
在目标检测任务中,产生的区域建议动辄是数以千计的,这就意味着第二段的全连接层结构会产生大量的冗余计算,为目标检测速度造成严重影响。 第二段全连接层结构最大的问题在于不能在各个RoI间做到结构共享,这一问题与“当年”R-CNN在原始图像上裁剪/扭曲区域建议、再独立输入CNN的问题是何其的相似。参考SPP-Net对R-...
Fast R-CNN采用类似选择性搜索(Selective Search)这样额外的区域提议方法。 但是,这些算法在CPU上运行,且速度很慢。测试时,Fast R-CNN需要2.3秒进行预测,而其中2秒花费在生成2000个ROIs上。 Faster R-CNN采用与Fast R-CNN相似的设计,不同之处在于它通过内部深度网络取代区域提议方法。 新的区域提议网络(Region Pr...
R-FCN 算法进行目标检测的步骤如下:(1)候选区域:使用的是 RPN(Region Proposal Network)候选区域网络,同时 RPN 网络结构是全卷积的网络;(2)分类和回归:采用的是 RPN 特征共享的性质来进行目标的分类。在进行 bbox 回归的时候,通常将 C 选取为 4。 R-FCN采用 ResNet 101 的卷积层作为基础的卷积网络结构,再...
R-FCN作为一种高效的目标检测算法,在实际应用中具有广泛的应用场景。例如,在安防领域,可以利用R-FCN实现人脸识别、车辆检测等功能;在自动驾驶领域,R-FCN可用于识别道路标志、行人、车辆等目标;在医疗影像分析领域,R-FCN可用于病灶检测、病变识别等任务。 为了充分发挥R-FCN的性能优势,实践中需要注意以下几点: 选择...
而这样做就要使用Atrous Convolution算法,具体参见论文Semantic Image Segmentation With Deep Convolutional Nets and Fully Connnected CRFS 输入Image的RoI是如何映射到position-sensitive score map上的? 因为RoI的坐标应该相对于原始image的真实坐标,而Position-sensitive RoI pooling的池化操作却是利用RoI在position-...
这些改进使得 R-FCN 的速度比 Faster R-CNN 快了 2.5 到 20 倍,精度从 Faster R-CNN 在 PASCAL VOC 2007 上的 69.9% mAP 提升到了 83.6% mAP。R-FCN 集合了全卷积网络和区域池化的优点,成为近年比较完善的两步目标检测算法代表之一。
1:Faster R-CNN目标检测算法 利用选择性搜索算法在图像中提取数千个候选区域,然后利用卷积神经网络对每个候选区域进行目标特征的提取,接着用每个候选区域提取到的特征来训练支持向量机分类器对候选区域进行分类,最后依据每个区域的分类得分使用非极大值抑制算法和线性回归算法优化出最红的目标位置。R-CNN算法的训练被分成...