Faster R-CNN在精度上表现较好,能够有效处理小物体和复杂背景。然而,由于采用两阶段的处理方式,它的速度较慢,适合精度要求较高但不特别看重实时性的场景。 差异分析 整体来看,YOLO11在速度、实时性和小目标检测方面表现突出,适合低复杂度的实时场景;SSD在多目标检测任务中具有优势,而Faster R-CNN则以高精度和复杂模...
也就是说,之前R-CNN的处理流程是先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做box regression,而在Fast R-CNN中,作者巧妙的把box regression放进了神经网络内部,与region分类和并成为了一个multi-task模型,实际实验也证明,这两个任务能够共享卷积特征,并相互促进。 所以,Fast-RCNN很重要的一个贡献是成...
感觉yolo的这个置信度之后再预测类别的操作有点类似于Faster RCNN,Faster RCNN的RPN是先找出有可能是目标的proposals,并没有预测类别,到了后面的Fast RCNN才预测类别。 2、yolo鲁棒性强 与DPM和RCNN相比,将测试数据集换掉,yolo的检测效果也很好。原文如下: Third,YOLO learns generalizable representations of object...
所以,Fast-RCNN很重要的一个贡献是成功的让人们看到了Region Proposal + CNN这一框架实时检测的希望,原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度,也为后来的Faster R-CNN做下了铺垫。 画一画重点: R-CNN有一些相当大的缺点(把这些缺点都改掉了,就成了Fast R-CNN)。 大缺点:由于每一个候选框都要独...
Faster R-CNN,SSD,YOLOv2和YOLOv3 Faster R-CNN,SSD,YOLOv2和YOLOv3都带Anchor,所以它们对于(w,h)(w,h)(w,h)的处理是一致的,就是根据Anchor,用对数函数,对预测值和ground truth去重新编码。 下面是SSD中用Anchor编码的ground truth例子:假设预设框为{dcx,dcy,dw,dh}\left {d^{cx},d^{cy},d^{w}...
Faster R-CNN是一种最先进的物体检测模型。它有两个主要组件:一个深度全卷积区域提议网络和一个Fast R-CNN物体检测器。它使用区域提议网络(RPN),该网络与检测网络共享全图像卷积特征(Ren等,2015)。RPN是一个全卷积神经网络,生成高质量的提议。然后,Fast R-CNN使用这些提议进行物体检测。这两个模型被组合成一个...
Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; RPN全称是Region Proposal Network,Region Proposal的中文意思是“区域选取”,也就是“提取候选框”的意思,所以RPN就是用来提取候选框的网络 Regions of interest(ROI) 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC ...
三大目标检测方法中,虽然Faster R-CNN已经出来两年了,但它对小目标的检测效果还是最好,SSD检测的速度是最快的,尤其是SSD mobilenet,YOLO v3吸取了前两者的一些优点,比Faster R-CNN快、比SSD检测小目标准,效果中规中矩。 参考: https://blog.csdn.net/weixin_42273095/article/details/81699352 ...
r_weight = self.routing_act(topk_attn_logit) # (n, p^2, k) return r_weight, to...