RCNN网络原理详解

最新推荐文章于 2025-10-24 14:52:27 发布
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#计算机视觉 #深度学习 #机器学习 #目标检测

文章目录

一、前言

学习目标检测当然要学习目标检测领域的开山之作R-CNN,本文为个人笔记。
在这里插入图片描述

二、R-CNN原理步骤

R-CNN分为四个步骤：

1.由SS算法生成大约1-2k个候选框。
2.将候选框输入深度网络，提取特征。
3.使用SVM分类器得到每一个候选框属于每一个类别的分数。
4.使用回归器修正候选框位置
在这里插入图片描述

2.1.Selective Search生成目标检测框

关于Selective search的原理，详细的可以去看我写的另一篇博客博客地址。简要来说：大概的意思就是首先根据图像分割的算法来初始化划分区域，

然后根据不同颜色模式、目标颜色、纹理、大小、形状等特征来计算相似度合并子区域，使得区域相比穷举法更少，节省计算资源，提高效率，

同时可以有很好的召回率，使得生成的候选框可以很好的覆盖所有待检测目标。

2.2.对候选区域使用深度网络提取特征

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因为一个框可以用四个值来表示（x,y,w,h）分别是框的中心点横坐标，中心点纵坐标，宽，高。由于物体标签训练数据少，如果要直接采用随机初始化CNN参数的方法,目前的训练数据量是不够的. 基于此，采用有监督的预训练，使用一个大的数据集（ImageNet )来训练AlexNet，得到一个1000分类的预训练（Pre-trained）模型。目标检测不仅需要确定目标的类别，还要找到目标在图像中的位置.由于各类目标不同的外观，颜色，大小以及在成像时光照，遮挡等具有挑战性的问题，目标检测一直处于不断的优化和研究中.
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除此之外，作者还提到mask rcnn是一个十分灵活的框架，可以通过增加不同的分支，来完成不同的任务，并报告了Mask RCNN在人体姿势识别竞赛中取得的成功。已经包含了res5，因此其网络头部分不需要经过res5，因此作者认为FPN-mask RCNN的网络头部分具有更少的计算量，即更加高效，并且实验过程中证明了采用FPN作为backbone的Mask RCNN的精度也更高。（容易理解，比如说，目标是一只猫，如果存在位置上的轻微误差，算法仍然能够正确输出目标的类别，并且其位置预测仍然不受太大的影响）。
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   RCNN是目标检测领域的开山之作，作者是Ross Girshick ，我们称之为RGB大神🥗🥗🥗 可以在google学术中看看这位大牛都写了哪些文章，看看这引用次数，只能惊呼🐂🍺！！！    接下来将详细介绍介绍RCNN的原理，先来看看论文中这张经典的图片。这张图片展示了RCNN的实现过程，其主要有四步，下面分别对每步进行讲解。    候选区域生成在RCNN中采用的是selective search 【简称SS算法】，这个算法的原理大致是通过颜色、大小、形状等一些特征对图像进行聚类，算法.....
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