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-...
在R-FCN模型中,由于将Faster R-CNN针对每个RoI的大量冗余运算以共享计算的方式前置,所以该环节几乎不存在太大的时间开销(cost-free)。因此R-FCN可以比较方便的在模型训练环节添加在线困难样本挖掘(online hard example mining,OHEM)机制以进一步提升模型的鲁棒性,该环节不会为整个训练流程带来太多额外的时间成本。所谓...
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-CNN已被广泛应用于各种...
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...
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-...
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...
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...
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。