转自 https://blog.csdn.net/gbyy42299/article/details/80352418 Faster rcnn的整体构架: 训练的大致过程: 1.图片先缩放到MxN的尺寸,之后进入vgg16后得到(W/16,H/16)大小的feature map: 2.对于得到的大小为(W/16,H/16)的feature map上的每一个位置,都生成三种比例.三种(rotio.scale)尺度的anchors,Anchor即给出一个基准窗大小,按照倍数和长宽比例得到不同大小的窗

目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段: (1)region proposal:给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置.这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box.这些通常称之为region proposals或者 regions of interest(ROI). (2)final classification:确定上一阶段的每个region proposal是否属于目标一类或者背景. 这个architectur

Faster-RCNN论文中在RoI-Head网络中,将128个RoI区域对应的feature map进行截取,而后利用RoI pooling层输出7*7大小的feature map.在pytorch中可以利用: torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d(input, output_size, return_indices=False) torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False)

到底什么是 ROI Pooling Layer ??? 只知道 faster rcnn 中有 ROI pooling, 而且其他很多算法也都有用这个layer 来做一些事情,如:SINT,检测的文章等等.那么,到底什么是 ROI pooling 呢??? 参考:http://blog.csdn.net/lanran2/article/details/60143861 在 faster rcnn 中,RPN 会产生很多的候选 proposal,这里出来的是 BBox 的位置,也就是我们感兴趣的区域

原文链接:https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-explained/ 目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段: (1)region proposal:给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置.这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box.这些通常称之为region proposals或者 regions of interest(ROI). (2)fin

roi pooling是先进行roi projection(即映射)然后再池化 映射是把用来训练的图片的roi映射到最后一层特征层(即卷积层).方法其实很简单,图片经过特征提取后,到最后一层卷积层时,真个图片是原始图片的1/16,你把roi的4个坐标都乘以1/16,也就变成了在这个卷积层上对应的坐标.这和我当时把1920x1200图片转化为960x600进行的gt-roi变换是一样的. 得到roi在最后一层卷积层的坐标后,就把这个roi区域均分成HxW份,每份进行池化,最后再把这么多份conca

Faster rcnn的整体构架: 训练的大致过程: 1.图片先缩放到MxN的尺寸,之后进入vgg16后得到(W/16,H/16)大小的feature map: 2.对于得到的大小为(W/16,H/16)的feature map上的每一个位置,都生成三种比例.三种(rotio.scale)尺度的anchors,Anchor即给出一个基准窗大小,按照倍数和长宽比例得到不同大小的窗.例如论文中基准窗大小为16,给了(8.16.32)三种倍数和(0.5.1.2)三种比例,这样能够得到一共9种尺度的an

ROIs Pooling顾名思义,是pooling层的一种,而且是针对ROIs的pooling: 整个 ROI 的过程,就是将这些 proposal 抠出来的过程,得到大小统一的 feature map. 什么是ROI呢?(https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuyy_CKu9VidU_Nm_z987mVIMm3Pojx-sH_PfgfR9iaaFcn666hxi--_g.) ROI是Region of interest的简写,指的是

R-CNN需要大量的候选框,对每个候选框都提取特征,速度很慢,无法做到实时检测,无法做到端到端.ROI pooling层实现training和testing的显著加速,并提高检测accuracy. ROI pooling层能对不等尺寸的输入执行最大汇集以获得固定尺寸的特征映射,根据候选区域裁剪卷积特征图,然后用插值(通常是双线性的)将每个裁剪调整为固定大小(14×14×convdepth).裁剪之后,用 2x2 核大小的最大池化来获得每个建议最终的固定的 7×7×convdepth 特征图,然后

这里说一下ROI Pool和ROI Align的区别: 一.ROI Pool层: 参考faster rcnn中的ROI Pool层,功能是将不同size的ROI区域映射到固定大小的feature map上,具体可实现可参考:https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7337944.html 它的缺点:由于两次量化带来的误差: (1)将候选框边界量化为整数点坐标值. (2)将量化后的边界区域平均分割成 k x k 个单元(bin),对每一个单元的边界进行量化. 下面我们用

一直对Fast RCNN中ROI Pooling层不解,不同大小的窗口输入怎么样才能得到同样大小的窗口输出呢,今天看到一篇博文讲得挺好的,摘录一下,方便查找. Introduction 在一般的CNN结构中,在卷积层后面通常连接着全连接.而全连接层的特征数是固定的,所以在网络输入的时候,会固定输入的大小(fixed-size).但在现实中,我们的输入的图像尺寸总是不能满足输入时要求的大小.然而通常的手法就是裁剪(crop)和拉伸(warp). 这样做总是不好的:图像的纵横比(ratio aspe

转自:blog.leanote.com/post/afanti.deng@gmail.com/b5f4f526490b ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题.实验显示,在检测测任务中将 ROI Pooling 替换为 ROI Align 可以提升检测模型的准确性. 1. ROI Pooling 的局限性分析 在常见的两级检测框架(比如Fast-RCNN

论文的关注点在于如何提高bounding box的定位,使用的是概率的预测形式,模型的基础是region proposal.论文提出一个locNet的深度网络,不在依赖于回归方程.论文中提到locnet可以很容易与现有的detection系统结合,但我困惑的是(1)它们的训练的方法,这点论文中没有明确的提到,而仅仅说用迭代的方法进行(2)到底两者的融合后两个网络的结构是怎样呢?可以看做一个多任务的系统,还是存在两个网络呢? 检测方法 输入的候选bounding box(使用selective s

1.SPPnet池化过程 假设这个feature map的尺寸是M*N*256,将这个feature map的每一个channel以4*4,2*2和1*1来划分格子,每个格子里面做max pooling,这样就得到了256个21(4*4+2*2+1)数字的数组,然后合并得到尺寸为21*256的feature map.所有proposal对应的feature map都这样操作,就会得到统一的尺寸,然后进行FC连接.具体代码可参照:https://github.com/yueruchen/sppne

1.roi pooling 将从rpn中得到的不同Proposal大小变为fixed_length output, 也就是将roi区域的卷积特征拆分成为H*W个网格,对每个网格进行maxpooling,然后就能得到固定大小的特征. 2.roi align 从原图的proposal映射回feature map,从原图到特征图直接的ROI映射使用双线性插值 形状不变 3.roi wrap 将fearure map 剪切一块,然后wrap到固定大小,采用长度和宽度两个方向的双线性插值. 形状改变 4.

目标检测方法系列--R-CNN, SPP, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD 目录 相关背景 从传统方法到R-CNN 从R-CNN到SPP Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO SSD 总结 参考文献 推荐链接 相关背景 14年以来的目标检测方法(以R-CNN框架为基础或对其改进) 各方法性能对比 分类,定位,检测三种视觉任务的简单对比 一般的目标检测方法 从传统方法到R-CNN R-CNN的三大步骤:得到候选区域,用cnn提取特征,训练

Zhuoyao Zhong--[aixiv2016]DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 Zhuoyao Zhong, z.zhuoyao@mail.scut.sdu.cnLianwen Jin, lianwen.jin@gm

很久之前试着写一篇深度学习的基础知识,无奈下笔之后发现这个话题确实太大,今天发一篇最近看的论文Fast RCNN.这篇文章是微软研究院的Ross Girshick大神的一篇作品,主要是对RCNN的一些改进,但是效果十分明显,paper和项目的地址都能从Ross Girshick的主页找到:http://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/ 刚刚接触深度学习,难免纰漏很多,还请大神指教. 自己的百度云里也有一些相关内容http://pan.baidu.com/s/1o79N

最近在看 Faster RCNN的Matlab code,发现很多matlab技巧,在此记录: 1. conf_proposal  =  proposal_config('image_means', model.mean_image, 'feat_stride', model.feat_stride); function conf = proposal_config(varargin) % conf = proposal_config(varargin) % ------------------

http://closure11.com/rcnn-fast-rcnn-faster-rcnn%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%E4%BA%8B/ 首先看fast r-cnn这篇论文,中间加入了有些博友的想法. 问题 目标检测主要面临两个问题:过多的候选位置(proposals):必须由这些粗略的候选位置中选出准确的位置. 这篇论文将学习目标proposals分类和精确定位结合起来. 1. R-CNN和SPPnet存在的问题 (1)R-CNN的问题 训练需要多阶段:先用Co