其最简结构图如下所示: sparse rcnn的大概训练流程是: 通过嵌入指定的N个可学习候选框Proposal Boxes来提供roi坐标 通过嵌入指定的N个可学习实例级别特征Proposal Features来提供更多的物体相关信息,例如姿态和形状等等 将任意大小的图片输入CNN,得到输出特征图 在特征图中找到每一个roi对应的特征框,通过roipool将...
retinanet属于one-stage算法,可以将密集anchor认为是候选roi,故其属于dense做法,而faster rcnn由于有RPN来提取稀疏的roi,故属于dense-to-sparse类算法,而本文直接定义N个稀疏的可学习的roi,然后直接通过fast rcnn进行端到端训练即可,故称为sparse rcnn。 由于本文roi是通过网络联合直接学出来的,不需要专门的RPN网络,...
先看看sparse r-cnn的基本结构,如下图所示,由两大部分组成feature extractor、detect head,其中feature extractor用的是resnet50,而detect head是一个iterative architecture,回归固定100个框。 对比一下YOLO v1,如下图所示,其中feature extractor用的是darknet,detect head是anchor-free的方式,而与focus,centernet不同...
Sparse R-CNN主要遵循DETR的范式,由于其在解码过程中的显著改进,即使没有编码层也能获得更好的性能。Sparse R-CNN利用动态实例交互来代替原来的交叉注意力解码部分。此外,Sparse R-CNN中的每个目标查询只关注由RoIAlign算子提取的局部区域的特征,而不是像DETR中那样关注所有编码特征。 Sparse R-CNN维护 N(N ∼30...
Sparse RCNN的核心思路是使用小集合的proposal boxes取代来自于RPN的数以万计的候选。 Sparse R-CNN的结构如下图所示,包含backbone、dynamic instance interactive head和两个指定任务的预测层。结构的输入包括整幅图像、可学习的proposal boxes和features集合。
如上图所示,RCNNHead 主要接收三个输入 fpn features, proposal boxes, proposal features,其中后面两个输入使用上述 initial 方式作为初始值,之后使用预测的 boxes 和 features 作为下一个 RCNNHead 的输入。所以这里是一个不断迭代不断修正的过程。首先使用 fpn features 和 proposal boxes 经过 roi-align 得到 ...
3|0Sparse R-CNN 3|1总体结构 (pipeline) 首先使用 resnet + fpn 进行特征图的提取,然后使用初始化的 proposal boxes 和 proposal features 进行迭代式地对 proposal boxes 进行修正。 3|2Backbone & Neck 文章的 backbone + neck 是使用的 Resnet50 + FPN 或者 Resnet101 + FPN。其中 Resnet 部分是将 ...
所以,有研究者提出了稀疏RCNN(Sparse R-CNN),一种图像中目标检测的纯稀疏方法。现有的目标检测工作很大程度上依赖于密集的候选目标,如所有H×W的图像特征图网格上预定义的k个anchor boxes。 然而,在新提出的方法中,提供了一套固定的稀疏的学习候选目标,总长度N,给目标检测头进行分类和定位。通过消除H*W*k(多达...
在Dense detector中, 大量的Object candidates例如sliding-windows,anchor-boxes, reference-points等被提前预设在图像网格或者特征图网格上,然后直接预测这些candidates到gt的scaling/offest和物体类别。 第二大类是Dense-to-sparse detector,例如,R-CNN家族。