【论文阅读】Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

最新推荐文章于 2024-03-05 16:48:31 发布
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#深度学习 #自动驾驶 #算法

Faster R-CNN是一种改进的目标检测方法，它通过引入区域提议网络（RPN）替代selective search，实现了目标检测过程的统一网络化。此方法克服了Fast R-CNN对外围方法依赖的缺点，提高了检测效率。

论文简介：

Faster R-CNN是作者针对Fast R-CNN的若干缺点进行改进提出的一种目标检测方法，该方法对Fast R-CNN还需要selective search等外围方法进行region proposals提取的缺点，提出使用训练的网络RPN（region proposal network）进行region proposals提取，使得整个目标检测过程更“统一网络化”。

一、Faster R-CNN 简介

Faster R-CNN算法提出训练一个region proposals生成网络RPN来代替传统的selective search等方法进行region proposals的提取。

二、Faster R-CNN inference

 

三、Faster R-CNN training

 

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
zzh0908的博客
10-23 510
Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN Abstract SPPnet和Fast R-CNN虽然减少了算法运行时间，但region proposal仍然是限制算法速度的瓶颈。而Faster R-CNN提出了Region Proposal Network (RPN)，该网络基于卷积特征预测每个位置是否为物体以及目标边框，相比selective search是非常高效！每张...
目标检测经典论文——Faster R-CNN论文翻译：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Net
bigcindy的博客
07-29 5545
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Faster R-CNN：通过Region Proposal网络实现实时目标检测 Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun Abstract State-of-the-art object detection networks depend on r...
Faster R-CNN 翻译
Rex_Lau的博客
03-08 1488
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun 摘要 目前最先进的目标检测网络需要先用区域建议算法推测目标位置，像SPPnet[7]和Fast R-CNN[5]这些网络
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region
04-06
Faster R-CNN的核心创新在于引入了区域提议网络（Region Proposal Network，RPN），它与检测网络共享全图像卷积特征，从而几乎免费地生成高质量的区域提议。 Faster R-CNN的前驱工作，如SPPnet和Fast R-CNN，虽然...
Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection With Region Proposal Networks
08-06
论文标题中提到的“Region Proposal Networks”（区域建议网络）是Faster R-CNN的核心创新之一，而其全称为“Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”。这篇论文由微软...
【论文精读】【Faster RCNN】Faster R-CNN :Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
weixin_44184852的博客
03-05 1664
最先进的目标检测网络依赖于候选框算法来假设目标位置。像SPPnet[7]和Fast R-CNN[5]这样的进步已经减少了这些检测网络的运行时间，暴露了候选框计算作为一个瓶颈。在这项工作中，我们介绍了一个候选框网络（RPN），它与检测网络共享全图像卷积特征，从而实现几乎免费的候选框。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的目标边界和目标分数。RPN被端到端训练以生成高质量的候选框，这些建议被Fast R-CNN用于检测。通过简单的交替优化，可以训练RPN和Fast R-CNN共享卷积特征。
精读论文：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Network（附翻译）
菜菜小孙的blog
07-30 1052
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 开始于2020年7月27日 晚八点 结束于2020年7月 因为本学期看的第三篇FPN论文是和faster rcnn网络结合，并没有学习过什么是faster rcnn，斗争了一下，菜菜的小孙决定来看这篇文章了，于是这篇文章成为了小孙本学期精读的第四篇论文。 翻译 0. 摘要 abstract： SOTA的目标识检测网络依赖于区域提案/候选框生成（regi
【双语论文】Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
hello AI
03-14 2261
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 更快的区域卷积神经网络：用区域建议网络朝着实时目标检测迈进 Abstract State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to...
Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks
znsjsnsnsn的博客
04-05 386
1.Proposal Layer有3个输入：positive vs negative anchors分类器结果rpn_cls_prob_reshape，对应的bbox reg的 变换量rpn_bbox_pred，以及im_info；在作者的论文中，默认在每一个点上抽取了9种Anchors，具体Scale为{8, 16, 32}, Ratio为{0.5, 1, 2}，将这9种Anchors的大小反算到原图上，即得到不同的原始Proposal,实际上通过anchors就引入了检测中常用到的多尺度方法。
[论文阅读]Faster R-CNN：Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
u010886794的博客
08-03 330
Research questions      Motivation Previous work Approach Training of Faster R-CNN(4-step training) train RPN ( initialized with ImageNet-pre-trained model, and fine-...
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks程序(Python)配置问题总结
qq_15505637的博客
11-03 679
转自 http://blog.youkuaiyun.com/jiajunlee/article/details/50373815 目录 目录 预先浏览QA Q1 error utilsbboxc No such file or directoryQ2 error nmscpu_nmsc No such file or directoryQ3
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks实验部分代码复现
最新发布
03-15
<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于Faster R-CNN论文中实验部分的代码复现问题，特别是使用PyTorch和TensorFlow的情况。首先，我要回顾用户提供的引用内容，确保回答准确。 用户引用了三个来源，其中引用[1]详细解释了Faster R-CNN的结构和背景，引用[2]提到了Fast R-CNN的PyTorch实现步骤，而引用[3]则提供了一个具体的代码仓库和训练命令。这些信息都是关键，尤其是引用[3]中的代码复现步骤，用户可能已经尝试过但需要更多指导。 接下来，我需要明确用户的需求：他们希望复现Faster R-CNN的实验部分，可能包括训练、评估和结果对比。需要确认用户是否已经了解Faster R-CNN的基本结构，比如RPN网络、RoI池化等，但根据问题描述，用户可能已经具备一定基础，现在需要具体的代码实现指导。 根据引用[3]，使用PyTorch复现的步骤已经存在，但用户可能需要更详细的说明，比如环境配置、数据准备、参数调整等。而TensorFlow的实现可能需要参考其他资源，用户提供的引用中没有直接提到，但可以建议官方实现或其他可靠仓库。 在回答时，需要分步骤说明PyTorch和TensorFlow的实现方法，并引用提供的资料。例如，PyTorch部分可以基于引用[3]的代码库，而TensorFlow则可能需要寻找其他资源。同时，要提醒用户注意数据集的准备，如PASCAL VOC或COCO，以及训练时的参数设置，如学习率、批次大小等。 还需要考虑用户可能遇到的常见问题，比如依赖项安装、CUDA版本兼容性、训练过程中的调试技巧。可以建议用户查看仓库的文档和issue部分，以解决特定错误。 最后，生成相关问题时要围绕复现过程中可能遇到的挑战和进一步的应用，比如性能优化、模型调整、结果可视化等。确保问题有助于用户深入理解和解决实际问题。</think>关于Faster R-CNN实验部分的代码复现，根据提供的参考资料，我为您梳理PyTorch和TensorFlow实现的关键步骤： ### 一、PyTorch复现方案 1. **代码库推荐**： simple-faster-rcnn-pytorch（引用[3]）是一个轻量级实现，包含完整的训练/验证流程，支持PASCAL VOC数据集。其核心实现包括： ```python # RPN网络结构示例 class RPN(nn.Module): def __init__(self, in_channels=512, mid_channels=512): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, 3, padding=1) self.cls_layer = nn.Conv2d(mid_channels, 18, 1) # 9 anchors * 2(fore/back) self.reg_layer = nn.Conv2d(mid_channels, 36, 1) # 9 anchors * 4(dx,dy,dw,dh) # RoI池化层 roi_pool = RoIPool(7, 7, spatial_scale=1.0/16) ``` 2. **训练配置**（引用[3]）： ```bash python train.py train \ --env='fasterrcnn-caffe' \ --plot-every=100 \ --caffe-pretrain ``` 关键参数说明： - `--caffe-pretrain`: 使用Caffe预训练的VGG16权重 - `--plot-every`: 每100次迭代可视化损失和预测结果 3. **实验指标实现**： 需在`eval.py`中实现： ```python def eval_detection(pred_boxes, gt_boxes, iou_threshold=0.5): # 计算mAP的逻辑 ... return AP, precision, recall ``` ### 二、TensorFlow复现方案 推荐使用官方实现[TensorFlow Models](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection)，其包含： 1. **配置文件关键参数**： ```protobuf faster_rcnn { num_classes: 20 image_resizer { keep_aspect_ratio_resizer { min_dimension: 600, max_dimension: 1024 }} feature_extractor { type: 'faster_rcnn_resnet101' } first_stage_anchor_generator { ... } second_stage_box_predictor { ... } } ``` 2. **训练命令**： ```bash python object_detection/model_main.py \ --pipeline_config_path=configs/faster_rcnn_resnet101_voc.config \ --model_dir=training/ ``` ### 三、实验复现注意事项 1. **数据集准备**： - PASCAL VOC需转换为COCO格式（引用[3]的实现使用自定义数据加载器） - 数据增强建议包括：随机水平翻转、颜色抖动、缩放裁剪 2. **收敛性调试**： - 初始学习率建议设为$3\times10^{-4}$，每5个epoch衰减10% - RPN建议使用Smooth L1 Loss，分类任务使用CrossEntropy Loss 3. **硬件要求**： | 框架 | GPU显存 | 训练时间(VOC) | |---------|-------|------------| | PyTorch | 8GB | ~12小时 | | TensorFlow | 11GB | ~18小时 | ### 四、实验结果验证 应复现论文中的关键指标： $$ \text{mAP} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} AP_i $$ 在VOC2007 test set上应达到约70.0% mAP（使用ResNet-101时）[^1]
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