经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显。 图1 Faster RCNN基本结构(来自原论文...
接下来是anchor的窗口尺寸,这个不难理解,三个面积尺寸(128^2,256^2,512^2),然后在每个面积尺寸下,取三种不同的长宽比例(1:1,1:2,2:1).这样一来,我们得到了一共9种面积尺寸各异的anchor。示意图如下: 至于这个anchor到底是怎么用的,这个是理解整个问题的关键。 下面是整个faster RCNN结构的示意图: 利用a...
faster-rcnn原理讲解 ⽂章转⾃：经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了⼀个⽹络中，使得综合性能有较⼤提⾼，在检测速度...
《Faster R-CNN原理及代码讲解》是首发于GiantPandaCV公众号的教程,针对陈云大佬实现的Faster R-CNN代码讲解,Github链接如下: https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch 电子书主要包括Faster R-CNN原理的梳理和代码讲解,包括数据预处理、RPN、网络构建、评价指标、后处理等内容。 GiantPandaCV公众号...
图2展示了python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构,可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像,首先缩放至固定大小MxN,然后将MxN图像送入网络;而Conv layers中包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层;RPN网络首先经过3x3卷积,再分别生成foreground anchors与bounding box regression偏移量,...