原因1:2k个候选区域都要经过变形成统一的正方形才能依次输入CNN进行特征提取。候选区域可能是互相包含的,这就导致原图同一个区域特征的重复提取。 原因2:RCNN的分类和回归是分开的,耗费时间和空间。每个候选区域都要经过相同的CNN和分类+回归,复杂度与候选区域数量成正比。 如下图所示,R-CNN先得到约2000个候选区域...
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...
的sparse:和DETR一样,Sparse RCNN将OD直接定义为1个set prediction problem,但DETR中每个object query与global(dense) image feature进行interaction(这并不够sparse),这减慢了其训练收敛,也阻止其成为1个thoroughly sparse pipeline 完全sparse:Sparse RCNN中,输入为N个proposal box和N个proposal feature,模型中有N...
所谓RCNN就是【Region】+【CNN】。完美地对应到了上述说的选框+分类。 关于CNN是什么,如果想要深入的话大家可以看看这篇文章:一文看懂卷积神经网络。这里也简要概括下,CNN即对输入图片通过【降维】(卷积、激活、池化)等操作得到【图片的特征向量】作为【全连接层(就是多个神经网络层合并起来)】的输入,最后输出结果。
为了深入理解R-CNN及其详细讲解，我们首先需要对数据集进行准备。以PASCAL VOC 2007数据集为例，它包含了5011张图片，每张图片的尺寸可能不同。每张图片都带有相应的标注信息，这些标注信息可作为监督学习的基准。在R-CNN中，通过明确标注的bonding box来处理图像数据集。接着，我们需要对数据集进行预处理。
1)首先先取得和正例相同的负例作为我们的训练样本。 本例中 正样本621 负样本 621 2)进行第一轮训练并计算出准确率和loss,根据验证集准确率表现,同时判断是否可以存储为最好的模型参数。 3)难分辨负样本挖掘。(RCNN特有的) 4)将挖掘好的难分辨负样本数据加到负样本总数据中,进行下一轮训练。
FASTER-RCNN创造性地采用卷积网络自行产生建议框,并且和目标检测网络共享卷积网络,使得建议框数目从原有的约2000个减少为300个,且建议框的质量也有本质的提高. 概念解释: 1、常用的Region Proposal有: -Selective Search -Edge Boxes 2、softmax-loss softmax-loss 层和 softmax 层计算大致是相同的. softmax 是...
R-CNN简要介绍 文章目录R-CNN(Region withCNNfeature) Selective Search(候选区选择)流程一-提取特征流程二-特征大小同一并存储流程三-分类器流程四-回归器R-CNN的mAPR-CNN(Region withCNNfeature) Selective Search(候选区选择) 下面的算法生成多个候选的区域,其中上图中ROI根据此算法生成2k个候选 ...
论文:《Fast R-CNN》 此论文的总结也是和以前的sppnet以及rcnn论文总结一样参考了前人的博客来总结的。 1. 概述 论文是由R-CNN大牛作者rbg即R-Cnn和sppnet在2015提出发表于ICCV2015,Fast Rcnn是加强版的SPPnet,Fast Rcnn相比于Rcnn在时间和性能上都做了改进。它避免对一幅图片的多个proposal分别计算CNN特征(...
R-CNN全称region with CNN features,其实它的名字就是一个很好的解释。用CNN提取出Region Proposals中的featues,然后进行SVM分类与bbox的回归。 [网络结构] 接下来我从训练阶段和测试阶段分别讲解R-CNN中的核心思路。 二:训练步骤 1.RP的确定 首先介绍一下Selective Search算法,训练过程中用于从输入图像中搜索出2000...