五、SPP-NET缺点 selective search慢。 虽然用了spp,但还是会有几何上面的变形。 依然是2-stage 六、SPP-NET与R-CNN比较 spp-net把原图经过cnn,使用ss搜索选择找出候选框,映射到feature map找出特征框 选择性搜索选出2000个候选框,特征提取阶段,把整张检测图片一次性输入cnn,将候选框映射特征框,开头和结尾一样...
基于R-CNN和SPP-Net思想,RBG提出了Fast-R-CNN算法。如果选用VGG16网络进行特征提取,在训练阶段,Fast-R-CNN的速度相比RCNN和SPP-Net可以分别提升9倍和3倍;在测试阶段,Fast-R-CNN的速度相比RCNN和SPP-Net可以分别提升213倍和10倍。 R-CNN和SPP-Net缺点: 1.R-CNN和SPP-Net的训练过程类似,分多个阶段进行,实...
不需要单独的候选区域生成步骤,因此速度比RCNN和SPPNet更快。 缺点: 训练过程仍然相对慢,因为需要训练RoI池化层。 主要贡献:引入了RoI池化层,整合了目标检测流程 算法流程: 候选区域生成:使用Selective Search生成一系列候选区域。 特征提取:对整个图像应用卷积神经网络,并生成特征图。 RoI池化:对每个候选区域应用RoI池...
重复使用同一个CNN对2000个候选区域进行特征提取,这个过程会存在大量的重复计算,既造成计算冗余,又影响目标检测速度。 针对R-CNN存在的第一个缺点,SPPNet提出了著名的空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP),实现了将任意大小的输入转化成固定大小的输出。有了SPP,一来我们无需对任意大小的候选区域进行其他操作,...
四、SPP-Net缺点 SPP-Net只解决了R-CNN卷积层计算共享的问题,但是依然存在着其他问题: (1) 训练分为多个阶段,步骤繁琐: fine-tune+训练SVM+训练Bounding Box (2) SPP-Net在fine-tune网络的时候固定了卷积层,只对全连接层进行微调,而对于一个新的任务,有必要对卷积层也进行fine-tune。(分类的模型提取的特征...
缺点: 1、训练阶段多 步骤繁琐 2、训练好事 3、处理速度慢 4、图片形状变化 要经过crop/warp进行固定大小,无法保证图片不变形 SPPNet和RCNN的区别 RCNN 1、RCNN让每个候选区域经过crop/wrap等操作变换成固定大小的图像 2、固定大小的图像塞给CNN传给后面的层做训练回归分类操作 ...
1、SPPNet的特点 1.1、映射(减少卷积计算、防止图片内容变形) 1.2、spp层:空间金字塔层(将大小不同的图片转换成固定大小的图片) 2、SPPNet总结 完整结构+优缺点总结 引言: 前面介绍的R-CNN的速度慢在哪里? 答:每个候选区都要进行卷积操作提取特征。因此,SPPnet孕育而生。
针对R-CNN的缺点,SPP-NET做出了如下的改进。 1:解决卷积的耗时长的问题。减少卷积运算。 2:通过ROI映射,且增加SPP层,避免了候选区域的crop/wrap的操作产生形变。 R-CNN是将2000个候选区域进行卷积运算,而SPP-NET先将图片做卷积,你看只卷积一次。 将原来候选区域的的位置映射到特征图向量中的对应的位置,然后映射...
本文将梳理R-CNN, SPP-NET, Fast-R-CNN, Faster-R-CNN, YOLO, SSD系列等六大主流深度学习目标检测算法,帮助读者深入理解它们的原理、优缺点以及实际应用。 R-CNN:深度学习目标检测的先驱 R-CNN(Region-CNN)是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。它基于卷积神经网络(CNN)进行特征提取,结合线性回归和...
SppNet缺点: 和RCNN一样,训练过程仍然是隔离的,提取候选框 | 计算CNN特征| SVM分类 | Bounding Box回归独立训练,大量的中间结果需要转存,无法整体训练参数; SPP-Net在无法同时Tuning在SPP-Layer两边的卷积层和全连接层,很大程度上限制了深度CNN的效果; ...