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F
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...
本文综述了三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型:Faster R-CNN、R-FCN和SSD,介绍了它们的原理、特点和应用。随着深度学习技术的不断发展,未来目标检测模型将在精度、速度和鲁棒性等方面取得更大的突破。同时,随着应用场景的不断扩展,目标检测模型将在自动驾驶、智能监控、医疗诊断等领域发挥更大的作用。相关文章推...
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...
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。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...
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?这也是设计...
R-FCN模型的出现解决了这一问题，通过位置敏感得分图和位置敏感RoI池化机制，实现整幅图像共享网络结构，显著提升了检测速度，同时提高了检测精度。R-FCN采用ResNet-101作为基础CNN结构，通过位置敏感得分图模块实现对目标位置敏感程度的全卷积表示，然后进行特征聚合操作。在主干CNN结构方面，采用ResNet-101前...