例如,Faster R-CNN通过引入区域提议网络(RPN)来代替选择性搜索工具,实现了候选区域的实时生成,并且RPN与检测网络共享卷积特征,进一步提高了系统的效率。此外,还有诸如YOLO(You Only Look Once)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)等单阶段检测器,它们在保持一定精度的同时,极大地提升了检测速度,更适合于实时应用。
YOLOv1采用的是“分而治之”的策略,将一张图片平均分成7x7个网格,每个网格分别负责预测中心点落在该网格内的目标。在Faster R-CNN中,是通过一个RPN来获得目标的感兴趣区域,这种方法精度高,但是需要额外再训练一个RPN网络,这无疑增加了训练的负担。在YOLOv1中,通过划分得到了7x7个网格,这49个网格就相当于是目标...
所以,rgbd在Fast R-CNN中引入Region Proposal Network(RPN)替代Selective Search,同时引入anchor box应对目标形状的变化问题(anchor就是位置和大小固定的box,可以理解成事先设置好的固定的proposal)。 具体做法: •将RPN放在最后一个卷积层的后面 •RPN直接训练得到候选区域 RPN简介: •在feature map上滑动窗口 ...
Faster R-CNN不直接预测坐标,而是使用手工挑选的先验因素来预测边界框[15]。Faster R-CNN中的区域生成网络(RPN)只使用卷积层来预测锚框的偏移量和置信度。由于预测层是卷积,RPN预测了特征图中每个位置的偏移量。预测偏移量而不是坐标可以简化问题,使网络更容易学习。 我们从YOLO中移除全连接层,并使用锚框来预测边...
在YOLOv1中,通过划分得到了7×7个网格,这49个网格就相当于是目标的感兴趣区域。通过这种方式,我们就不需要再额外设计一个RPN网络,这正是YOLOv1作为单阶段网络的简单快捷之处。 具体实现过程如下: 将一幅图像分成 S×S个网格(grid cell),如果某个 object 的...
1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN中尽管RPN与fast rcnn共享卷积层,但是在模型训练过程中,需要反复训练RPN网络和fast rcnn网络.相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类),YOLO只需要Look Once. 2. YOLO统一为一个回归问题,而R-CNN将检测结果分为两部分求解:物体类别(分类问...
Faster R-CNN:同样在2015年诞生,引入区域提议网络RPN,代替外部的选择性搜索工具。RPN可预测一组候选区域及其前景/背景概率,且与Fast R-CNN共享卷积特征,进一步提升了检测速度,在保持高准确率的同时,成为目标检测领域的重要里程碑。 YOLO算法 YOLOv1:2015年由Joseph Redmon等人提出,把目标检测任务看作回归问题,直接从...
Faster R-CNN是R-CNN系列中的一个重要里程碑,它引入了区域提议网络(Region Proposal Network, RPN),代替了外部的选择性搜索工具。 RPN是一个完全卷积网络,可以预测出一组候选区域及其对应的前景/背景概率。 RPN和Fast R-CNN共享卷积特征,进一步加速了检测过程。
而rcnn/fast rcnn 采用分离的模块(独立于网络之外的selective search方法)求取候选框(可能会包含物体的矩形区域),训练过程因此也是分成多个模块进行。Faster rcnn使用RPN(region proposal network)卷积网络替代rcnn/fast rcnn的selective search模块,将RPN集成到fast rcnn检测网络中,得到一个统一的检测网络。尽管RPN与...
总体来说,YOLO 和 SSD 是单阶段目标检测算法,速度快但精度可能稍低;而 RCNN 和 Faster R-CNN 是两阶段目标检测算法,精度较高但速度较慢。Faster R-CNN 在 RCNN 的基础上加入了 RPN,速度较 RCNN 有所提升。选择哪种算法取决于具体的应用场景和对速度和精度的要求。