1.roi_pooling层是先利用spatial_scale将region proposal映射到feature map上,然后利用pooled_w.pooled_h分别将映射后的框的长度.宽度等分形成bin,最后对每个bin进行max_pooling,这其实就是一个spp-net的过程(只不过sppnet使用多个等分尺寸,这里只使用一个等分尺寸),因为他就是为了将不同大小的框都处理成相同的长方体(这也是roi_pooling的本质,对任何大小的框都是相同的输出,这样不用向rcnn那样resi…

目标检测的选框操作:第一步:找出一些边缘信息,进行图像合并,获得少量的边框信息 1.R-CNN, 第一步:进行图像的选框,对于选出来的框,使用卷积计算其相似度,选择最相似ROI的选框,即最大值抑制ROI,进行了选框的合并 第二步:对每一个选出来的框进行回归和分类,回归的目的是为了对选框位置信息进行调整,分类是获得目标结果. 存在的问题,对每一个图像都要进行一次卷积,很多地方都是进行了重复的卷积操作 2. Fast R-CNN 对于一个图像而言,先对图像进行卷积操作,然后选框选出图像的感兴趣的区域…

一.faster rcnn的结构 通过上面的结构,我们知道该faster rcnn前面以VGG16为框架,加入RPN层,最后做分类层. 采用VGG16相对ZF来说慢一点,但是精度也高一点. 二.RPN结构 RPN层的引入,极大提升检测框的生成速度.RPN是指以下结构: 前面的卷积结果过来后,分两路来前进,上面是分类路径(2×9),下面是坐标回归路径(4×9).RPN属于FCN网络. PRN的引入属于创新性变化,我们在训练的时候对RPN进行了两次训练,一次是使用gt+data 对其训练,保存产生的…

把r-cnn系列总结下,让整个流程更清晰. 整个系列是从r-cnn至spp-net到fast r-cnn再到faster r-cnn.  RCNN 输入图像,使用selective search来构造proposals(大小不一,需归一化),输入到CNN网络来提取特征, 并根据特征来判断是什么物体(分类器,将背景也当做一类物体),最后是对物体的区域(画的框)进行微调(回归器). 由下面的图可看出,RCNN分为四部分,ss(proposals),CNN,分类器,回归器,这四部分是相对独立的.改进的…

Faster R-CNN论文翻译   Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将区域推荐换成了神经网络,而且这个神经网络和Fast R-CNN的卷积网络一起复用,大大缩短了计算时间.同时mAP又上了一个台阶,我早就说过了,他们一定是在挤牙膏. F…

转载请注明作者:梦里茶 Faster RCNN在Fast RCNN上更进一步,将Region Proposal也用神经网络来做,如果说Fast RCNN的最大贡献是ROI pooling layer和Multi task,那么RPN(Region Proposal Networks)就是Faster RCNN的最大亮点了.使用RPN产生的proposals比selective search要少很多(300vs2000),因此也一定程度上减少了后面detection的计算量. Introducti…

 Faster R-CNN,由两个模块组成: 第一个模块是深度全卷积网络 RPN,用于 region proposal; 第二个模块是Fast R-CNN检测器,它使用了RPN产生的region proposal进行物体检测. 通过将 region proposal 融入 CNN 网络中, 整个系统是一个单一的,统一的对象检测网络. 具体为使用 RPN 的技术代替之前 Selection Search, 完成 region proposal, 那么 RPN 需要完成两个任务: 判断 ancho…

1.R-CNN R-CNN网络架构图 R-CNN网络框架流程 1)原图像经过 selective search算法提取约2000个候选框 2)候选框缩放到同一大小,原因是上图的ConvNet需要输入图片大小一致 3)通过ConvNet提取特征,原文ConvNet使用的是Alexnet,Alexnet需求的图片大小为(227*227),最后获得4096维特征向量 4)使用SVM对ConvNet提取的特征分类 使用4096维特征向量训练k个SVM分类器(k为分类数目),k个SVM分类器组成4096*…

下面的介绍都是基于VGG16 的Faster RCNN网络,各网络的差异在于Conv layers层提取特征时有细微差异,至于后续的RPN层.Pooling层及全连接的分类和目标定位基本相同. 一).整体框架 我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能 1).Conv layers提取特征图: 作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取input image的feature maps,该feature maps会用于后续的RPN层…

本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流,一步步带领读者理解目标检测的工作原理,作者本人也提供了 Luminoth 实现,供大家参考.   Luminoth 实现:https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 去年,我们决定深入了解 Faster R-CNN,阅读原始论文以及其中引用到的其他论文,现在我们对其工作方式和实现方法有了清晰的理解. 我们最终在 Luminoth…