1、论文总述 这篇论文的主要工作就是让原本对位置不敏感的分类操作变得对位置敏感,即目标的位置变化时,相应的分类得分也要变化,论文里作者的具体操作就是利用backbone的feature map最后一层产生k * k (c+1)个channel的对位置敏感的score maps(和feature map一个意思),其中C为类别,+1为背景类别,所以每个类别都...
来自专栏 · 目标检测论文笔记 R-FCN R-FCN是在Faster R-CNN上的一种改进,其主要贡献包括 将所有Conv层都进行公用于RPN和Detection Net。 利用Position-sensitive score maps & Position-sensitive RoI pooling来解决深层神经网络中希望目标平移不变性和detection问题中希望平移可变性的矛盾。 将ResNet-101这种深层网络...
我们注意到,在 ResNet的论文中,标准 FasterRCNN达到了76.4%的mAP(见Table3),它是由 ResNet-101组成的,并且在conv4和conv5[9]中间插入了一个 Rol pooling layer。作为对比,简单 Faster R-cnn(在 conv5之后添加了 Rol pooling)只有相对较低的68.9%mAP(Iabe2)。这个对比通过实践证明了,通过在 Faster R-Cnn...
而ResNet论文中为了解决这个问题,做出了一点让步,即将RoI Pooling层不再放置在ResNet-101网络的最后一层卷积层之后而是放置在了“卷积层之间”,这样RoI Pooling Layer之前和之后都有卷积层,并且RoI Pooling Layer之后的卷积层不是共享计算的,它们是针对每个RoI进行特征提取的,所以这种网络设计,其RoI Pooling层之后就具...
论文--R-FCN R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks R-FCN 的网络结构: 不同于之前的fast/faster R-CNN的region-based,paper中的new network是shared, fully convolutional 的网络结构。 Paper是奔着节约计算的角度,因为r-cnn 系列的网络结构分为两部分,一部分是Shared Conv层,...
Spectral Matting论文解读 一、论文简介 文章使用谱分割的方法对图像进行软分割,分割过程既可以自动进行,也可以通过人工交互完成。之前的方法对Matting的定义为:Ii=αiFi+(1−αi)BiI_i = \alpha_iF_i+(1-\alpha_i)B_iIi=αiFi+(1−αi)Bi, 本文进行了扩展,将Matting问题定义为...
R-FCN论文解读 相比较之前的faster-rcnn而言,rfcn比之运行速度更快,效率更高,在准确率上也没有下降。那么rfcn网络到底是什么样的网络呢?其比faster-rcnn的区别在哪里呢? 一、rfcn的基本结构: 1.一个基本的conv网络:ResNet101--->提取基本的特征 2.一个RPN网络(Faster...
提出R-FCN(Region-based Fully Convolutional Network )框架,解决目标检测任务: - R-FCN是共享的、全卷积网络结构 - 采用指定的卷积层的输出,来构建 position-sensitive score maps 集合. 各个score map分别编码了对于某个相对空间位置的位置信息,如物体的左边(to the left of an object). - 在FCN网络层的上面...
R-FCN论文中提出的主要创新点是什么? R-FCN与Faster R-CNN的主要区别在哪里? R-FCN在目标检测任务中的性能如何? Introduction 检测算法的速度瓶颈主要包括以下三个: 速度瓶颈 解决者 时间 解决方案 特征抽取 SPPNet 2014 共享特征抽取 proposal生成 Faster R-CNN 2015 由CNN来生成proposal proposal的处理 R-FCN ...
在深度学习目标检测领域,R-FCN(Region-based Fully Convolutional Networks)是一项非常重要的技术。作为2016年NIPS的最佳论文,R-FCN以其独特的position-sensitive score maps设计,解决了分类网络的位置不敏感性与检测网络的位置敏感性之间的矛盾,实现了检测精度和速度的同时提升。 一、R-FCN的基本原理 R-FCN的基本框架...