R-CNN
标题:《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》
时间:2014
出版源:CVPR 2014
主要链接:
- arXiv:http://arxiv.org/abs/1311.2524
- github(caffe):https://github.com/rbgirshick/rcnn
R-CNN 创新点:
- 使用CNN(ConvNet)对 region proposals 计算 feature vectors。从经验驱动特征(SIFT、HOG)到数据驱动特征(CNN feature map),提高特征对样本的表示能力。
- 采用大样本下(ILSVRC)有监督预训练和小样本(PASCAL)微调(fine-tuning)的方法解决小样本难以训练甚至过拟合等问题。
注:ILSVRC其实就是众所周知的ImageNet的挑战赛,数据量极大;PASCAL数据集(包含目标检测和图像分割等),相对较小。
R-CNN 介绍:
R-CNN作为R-CNN系列的第一代算法,其实没有过多的使用“深度学习”思想,而是将“深度学习”和传统的“计算机视觉”的知识相结合。比如R-CNN pipeline中的第二步和第四步其实就属于传统的“计算机视觉”技术。使用selective search提取region proposals,使用SVM实现分类。
原论文中R-CNN pipeline只有4个步骤,光看上图无法深刻理解R-CNN处理机制,下面结合图示补充相应文字
预训练模型。选择一个预训练 (pre-trained)神经网络(如AlexNet、VGG)。
重新训练全连接层。使用需要检测的目标重新训练(re-train)最后全连接层(connected layer)。
提取 proposals并计算CNN 特征。利用选择性搜索(Selective Search)算法提取所有proposals(大约2000幅images),调整(resize/warp)它们成固定大小,以满足 CNN输入要求(因为全连接层的限制),然后将feature map 保存到本地磁盘。
训练SVM。利用feature map 训练SVM来对目标和背景进行分类(每个类一个二进制SVM)
边界框回归(Bounding boxes Regression)。训练将输出一些校正因子的线性回归分类器
R-CNN 实验结果:
R-CNN在VOC 2007测试集上mAP达到58.5%,打败当时所有的目标检测算法。
转:目标检测
R-CNN的更多相关文章
- RCNN--对象检测的又一伟大跨越 2(包括SPPnet、Fast RCNN)(持续更新)
继续上次的学习笔记,在RCNN之后是Fast RCNN,但是在Fast RCNN之前,我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构. 一,SPP(空间金字塔池化,Spatial Pyramid Pool ...
- 行为识别(action recognition)相关资料
转自:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/50176209 ================华丽分割线=================这部分来 ...
- 【计算机视觉】行为识别(action recognition)相关资料
================华丽分割线=================这部分来自知乎==================== 链接:http://www.zhihu.com/question/3 ...
- CVPR2020:三维实例分割与目标检测
CVPR2020:三维实例分割与目标检测 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 论文地址 ...
- [原]CentOS7安装Rancher2.1并部署kubernetes (二)---部署kubernetes
################## Rancher v2.1.7 + Kubernetes 1.13.4 ################ ##################### ...
- 利用python进行数据分析2_数据采集与操作
txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8' ...
- Django项目:CRM(客户关系管理系统)--81--71PerfectCRM实现CRM项目首页
{#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.h ...
- Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习)
前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文 ...
- 使用caffe训练自己的CNN
现在有这样的一个场景:给一张行人的小矩形框图片, 根据该行人的特征识别出性别. 分析: (1),行人的姿态各异,变化多端.很难提取图像的特定特征 (2),正常人肉眼判别行人的根据是身材比例,头发长度等 ...
- CNN for NLP (CS224D)
斯坦福课程CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing lecture13:Convolutional neural networks - ...
随机推荐
- 蓝桥杯 算法训练 ALGO-118 连续正整数的和
算法训练 连续正整数的和 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 78这个数可以表示为连续正整数的和,1+2+3,18+19+20+21,25+26+27. 输入一个正整数 n ...
- java代码字符字节流
总结: package com.aini; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; //流类 import java ...
- mybatis sql中的条件语句
1.mybatis判断是否为空或null <if test="type!=null and type!=''"> AND type = #{type} </if& ...
- Oracle 存储过程学习笔记
1.存储过程简单实例 CREATE OR REPLACE PROCEDURE 存储过程名称 (参数in,参数out) AS -- 变量声明,每个声明用分号结束.可以在声明的同时初始化 name ); ...
- 手机的RAM和ROM
RAM是由英文Random Access Memory的首字母构成的,意为随机存储器,即在正常工作状态下可以往存储器中随时读写数据.根据存储单元工作原理的不同,RAM又可分为静态存储器(SRAM)和动 ...
- PowerDesigner中批量替换name和code的脚本
无论是cdm还是pdm都可以批量替换.处理.可在Tool-Execute commands-Edit/Run script中编辑运行脚本: 下面的脚本是批量将CDM中实体的用Code替换掉Name O ...
- List转Datable(需区分对象充当List成员和数组充当List成员两种情况)
对象充当List成员时: /// <summary> /// 将泛类型集合List类转换成DataTable /// </summary> /// <param name ...
- QT5提示can not find -lGL的解决方法
这是由于 Qt5.0 默认将OpenGL加入了工程,但是在机器上没有安装OpenGL,所以jonas只需要在机器上安装OpenGL即可 . 安装建立基本编译环境 首先不可或缺的,就是编译器与基本的 ...
- HDLM命令dlnkmgr详解之三__view
view命令主要用于显示program information, path information, LU information, HBA port information, CHA port in ...
- Solaris11.1网络配置(Fixed Network)
Solaris11的网络配置与Solaris10有很大不同,Solaris11通过network configuration profiles(NCP)来管理网络配置. Solaris11网络配置分为 ...