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…

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…

https://www.jianshu.com/p/9da1f0756813 从编程实现角度学习Faster R-CNN(附极简实现) GoDeep 关注 2018.03.11 15:51* 字数 5820 阅读 1897评论 2喜欢 24 转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424 1 概述 在目标检测领域, Faster R-CNN表现出了极强的生命力, 虽然是2015年的论文, 但它至今仍是许多目标检测算法的基础,这在日新月异的深度学习领域十分难得.…

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…

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…

作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet.Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间.可是尽管如此,仍然不能在工程上做到实时检测,这主要是因为region proposal computation耗时在整个网络用时中的占比较高.比如,Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间,就几乎可以做到实时性.为此,该论文介绍了Region Proposal N…

转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络). cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用…

目录 1. 准备工作 2. VS2013编译Caffe 3. Faster R-CNN的MATLAB源码测试 说实话,费了很大的劲,在调试的过程中,遇到了很多的问题: 幸运的是,最终还是解决了问题: 这是一篇关于在Windows下Faster R-CNN的MATLAB源码(该项目已不再维护)调试的笔记,目前只在CPU上Testing通过: GPU版本见:Widows下Faster R-CNN的MATALB配置(GPU) 由于机器配置的原因,没有涉及到Faster R-CNN的Training问题…

Faster R-CNN Fast-RCNN基本实现端对端(除了proposal阶段外),下一步自然就是要把proposal阶段也用CNN实现(放到GPU上).这就出现了Faster-RCNN,一个完全end-to-end的CNN对象检测模型. 论文提出:网络中的各个卷积层特征(feature map)也可以用来预测类别相关的region proposal(不需要事先执行诸如selective search之类的算法),但是如果简单的在前面增加一个专门提取proposal的网络又显得不够优雅,所…

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…