这是rfcn模型的rpn网络部分: 这是rfcn模型的rfcn网络部分: 可以看到rpn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res4f,rfcn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res5c res4f刚好是resnet的第90层,之所以这样是因为90层刚好达到这一层的feature map是原图的1/16,这与之前的fast.faster一样.…

R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018.2.6   论文地址:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks  代码地址:https://github.com/daijifeng001/r-fcn(matlab版) https://github.com/YuwenXiong/py…

本文由DataFun社区根据微软亚洲研究院视觉组Lead Researcher Jifeng Dai老师在2018 AI先行者大会中分享的<Recent Advances on Object Detection in MSRA>编辑整理而成. 今天分享的内容会从以下几个方面进行,首先是R-FCN and its extensions,然后是Deformable Conv Nets and its extensions,接着是我们在Video object detection方面所做的工作,最后…

R-FCN论文阅读(R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ) 目录 作者及相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结 参考文献 作者及相关链接 作者: 作者链接:代季峰,何恺明,孙剑 论文链接:论文传送门 代码链接:matlab版,python版 方法概括 R-FCN解决问题——目标检测 整个R-FCN的结构 一个base的conv网络如ResNet101, 一个RPN(Faster RCNN…

0 - 背景 从rcnn,spp,fast rcnn, faster rcnn,yolo,ssd,这里又有个新模型叫rfcn,即Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN.虽然其比yolo,ssd出来的晚,不过看模型结构,更多的是针对faster rcnn的一个改进. 一路走来,不同模型都是为了解决不同的痛点而提出的: rcnn证明了cnn提取的特征的有效性: 而spp解决了如何应对不同尺度feature map的问题: fast rcnn通过…

本文来自<Detecting Faces Using Region-based Fully Convolutional Networks>,又是腾讯ai实验室的作品.时间线为2017年9月. 0 引言 如图所示,影响人脸检测的涉及到人脸遮挡,人脸尺寸,光照条件,各种姿态,丰富的表情等等.fast/faster rcnn模型都是基于r-cnn模型的方法,并通过ROI的方式逐区域的进行检测.然而直接在全卷积网络上(例如ResNet)使用特定区域操作的方法,因为强大的分类能力反而导致检测性能不足.相…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.06409 开源代码:https://github.com/PureDiors/pytorch_RFCN 摘要 提出了基于区域的全卷积网络,用于精确高效的目标检测,相比于基于区域的检测器(Fast/Faster R-CNN),这些检测器重复的在子区域进行数百次计算,而本文在整张图像上进行共享计算.因此,本文提出了基于位置敏感分数图用于解决图像分类中的平移不变性及目标检测中的平移可变性之间的矛盾.将图像分类网络处理为全卷积网络用于目标…

faster缺点:1.不是全卷积,roi出来后是两个fc层,这样会丧失平移变性.   2.每个roi都要单独经过两个fc层,也就是分别进行分类和回归,耗时 也有种说法是roi-pooling后导致平移变性丧失,这个地方还要深入思考 resnet在以faster结构为检测框架的时候,是stage4和之前作特征提取层backbone,roi-pooling后用stage5替代了两层fc,这样能增加平移变性,精度增加,但是时间上还是耗时,因为每个roi都要单独经过stage5的卷积然后分类.回归 ro…

http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文标题为“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”,作者代季峰 1,14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组,CVPR 16 两篇一作的会议主持人~ ╰(°▽°)╯ 同时公布了源码~ 2 后面主要内容为原文随便的翻译或概括.必有不紧贴原文原意之处,曲解请指出,否则求放过~…

目录 0. Paper link 1. Overview 2. position-sensitive score maps 2.1 Background 2.2 position-sensitive score maps 3. Architecture 3.1 backbone 3.2 Position-sensitive score maps & Position-sensitive RoI pooling 3.3 Training 3.4 Inference 3.5 À trous algo…