比较流行的算法可以分为两类,一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN),它们是two-stage的,需要先使用启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生Region Proposal,然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo,SSD这类one-stage算法,其仅仅使用一个CNN网络直接...
YOLOV3分别通过(4+1+c) k个大小为11的卷积核进行卷积预测,k为预设边界框(bounding box prior)的个数(k默认取3),c为预测目标的类别数,其中4k个参数负责预测目标边界框的偏移量,k个参数负责预测目标边界框内包含目标的概率,ck个参数负责预测这k个预设边界框对应c个目标类别的概率。下图展示了目标边界框的预测过...
Fast R-CNN基于之前的RCNN,用于高效地目标检测,运用了一些新的技巧,是训练速度、测试速度、准确率都提升。Fast R-CNN训练了一个VGG 16网络,但训练速度比RCNN快9被,测试速度快213倍,同时在PASCAL VOC上有更高的准确率,相比SPPnet,它的训练速度快3倍,测试速度快10倍。 之前的模型为了实现目标检测,有两个主要...
1.两步走(two-stage)算法:先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列), 2.一步走(one-stage)算法:直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOLO系列) 之前的R-CNN系列虽然准确率比较高,但是即使是发展到Faster R-CNN,检测一张图片如下图所示也要7fps(原文为5fps),为了使得检测的工作能够用到实时的场...
同样使用最大规模的网络,Fast RCNN和RCNN相比,训练时间从84小时减少为9.5小时,测试时间从47秒减少为0.32秒。在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几,约在66%-67%之间。 Fast RCNN方法解决了RCNN方法三个问题: 问题一:测试时速度慢 RCNN一张图像内候选框之间大量重叠,提取特征操作冗余。
这是继 RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,Ross Girshick 针对 DL 目标检测速度问题提出的另外一种框架。YOLO V1 其增强版本在 GPU 上能跑45fps,简化版本155fps。 论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet ...
机器学习的本质是学习数据中的概率分布,手工挑选的anchor boxes[faster rcnn采用手工挑选3种anchor,分别是8,16,32]未必很好的符合训练集ROI的概率分布,使用K-means从训练集中聚类得到的anchor boxes可能更好。 YOLOv2中的anchor boxes是通过k-means在训练集中学得的。值得注意的是,因为使用欧氏距离会让大的bounding ...