ImageNet 的训练当中需要预测 1000 个类别,而 R-CNN 在 VOC 上进行迁移学习时,神经网络只需要识别 21 个类别。这是 VOC 规定的 20 个类别加上背景这个类别。 R-CNN 将候选区域与 GroundTrue 中的 box 标签相比较,如果 IoU > 0.5,说明两个对象重叠的位置比较多,于是就可以认为这个候选区域是 Positive,否则就是 Neg
把proposals的参数映射至feature map上 步骤二:然后把各个map pooling 成全链接层,进行预测location和class。 步骤三:对于每个类别,使用贪心的非极大值抑制(NMS)去除相交的多余的框。 三、Faster-RCNN论文解读 Faster-RCNN是在Faste-Rcnn的基础上再引入了RPN网络(region proporsal network) faster-Rcnn结构图(图片引...
一、论文背景 这篇论文可以说是基于深度学习的目标检测论文鼻祖,后续很多研究工作都是在RCNN的基础上进一步改进,诞生了著名了RCNN系列论文(RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等),截止2021年2月20日,Google学术显示被引16804次,可见其学术影响力。 二、研究动机 RCNN的研究动机主要包括两个方面: 1、目标检测可分为分...
前文中已经讲述了R-CNN以及SPP-Net两个经典的入门级算法,下来向我们走来的是R-CNN家族的另一位优秀代表——Fast-RCNN。region proposalFast-RCNN顾名思义,就是快速的R-CNN,其目的就是解决R-CNN训练慢、检测慢的难题。一.论文解读Fast-RCNN的论文是就是《FastR-CNN》,其作者是rbg大神,论文简单明了 ...
Object Detection---R-CNN / fast-RCNN / faster-RCNN (论文解读七),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
前言Faster R-CNN 的亮点是使用RPN来提取候选框;RPN全称是Region Proposal Network,也可理解为区域生成网络,或区域候选网络;它是用来提取候选框的。RPN特点是耗时少。Faster R-CNN是“RCNN系列算法”的杰出产物,也是two-stage中经典的物体检测...
Retentive R-CNN简单且有效地融合了base and novel detector,基于Bias-Balanced RPN降低了预训练RPN和Re-detector可靠查询基类和新类目标的偏差。通过实验结果对比表明,Retentive R-CNN获得了state-of-the-art performance。 论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/2105.09491.pdf...
RCNN是第一个使用卷积神经网络来对目标候选框提取特征的目标检测算法。同时,RCNN使用了微调(finetune)的技术,使用大数据集上训练好的分类模型的前几层做backbone,进行更有效的特征提取。 RCNN总览 看下图: 首先,R-CNN是将传统图像算法和深度学习技术结合起来的结构,第一部分是需要候选框区域建议,这里一般使用Selectiv...
fast rcnn在常用的数据集上表现出的性能都比SOTA要好。除了算法提升外,数据集越大算法的精度越高,所以数据是信息时代的“石油”。 fast rcnn在速度上的提升 更多细节 该论文还阐述了其他细节: 1、在迁移学习基础上更新哪些层的参数实验 2、SVM V.S. softmax,是否svm更有效 ...
在论文中还打开RCNN中卷积层分析它们的功能,在AlexNet的论文中,Hinton已经用可视化的方式为我们展示了第一层卷积描述的是对象的轮廓和颜色,但后面的层因为已经不能表示成图像,所以不能直接可视化,RBG的方法是,输入一张图片的各个区域,看pool5(最后一层卷积层的max pooling输出)中每个单元的响应度,将响应程度高的区...