Faster R-CNN 模型现在是一个典型的基于深度学习的目标检测模型。在它的启发下，出现了很多目标检测与分割模型，比如本文中我们将会看到的另外两个模型。然而，要真正开始了解 Faster R-CNN 我们需要理解其之前的 R-CNN 和 Fast R-CNN。所以，现在我们快速介绍一下 Faster R-CNN 的来龙去脉。R-CNN 模型 如果...
SSD (Single Shot MultiBox Detector)算法结构模型就是将 YOLO 的回归方法和 Faster R-CNN 的 anchor box思想结合起来,并对整个图片的不同位置的不同尺度的区域特征进行回归操作,这样既可以保持 YOLO回归方法的快速检测的优势,又使用 Faster R-CNN 中的 anchor 机制保证窗口预测的准确度。
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...
对于需要高精度检测结果的任务,如人脸识别、车辆检测等,可以选择Faster R-CNN或R-FCN;对于需要实时处理的任务,如视频监控、无人机目标跟踪等,可以选择SSD。 五、总结与展望 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...
R-FCN模型是在Faster R-CNN模型的基础上,以针对全图的共享卷积操作代替针对每个RoI进行的全连接操作,减少了大量冗余计算,从而使得目标检测速度得以大幅提升。R-FCN通过使用位置敏感得分图机制,在分类网络的移不变特性和目标检测网络移变特性之间达到一定的平衡。由于位置敏感得分图将均匀网格表达的目标部件位置进行编码,...
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。
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...
本文回顾目标检测中必备的TOP模型,包括one-stage模型和two-stage模型。 一、two-stage 模型 1、 R-FCN 前文描述的 R-CNN,SPPNET,Fast R-CNN,Faster R-CNN 的目标检测都是基于全卷积网络彼此共同分享以及 ROI 相关的彼此不共同分享的计算的子网络,R-FCN算法使用的这两个子网络是位置比较敏感的卷积网络,而舍弃...
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。
R-FCN,或称 Region-based Fully Convolutional Net(基于区域的全卷积网络),可以在每个输出之间完全共享计算。作为全卷积网络,它在模型设计过程中遇到了一个特殊的问题。 一方面,当对一个目标进行分类任务时,我们希望学到模型中的位置不变性(location invariance):无论这只猫出现在图中的哪个位置,我们都想将它分类成...