基于ZF网络的Faster RCNN网络结构详解（非常详细版）

最新推荐文章于 2025-06-12 15:28:56 发布
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分类专栏： Faster
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Seven_year_Promise/article/details/60954553
本文详尽探讨了基于ZF网络的Faster R-CNN目标检测模型，适合初学者理解。通过附录中的链接，读者可以了解proposal_layer的实现细节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我还只是小白，又很多不会的，还希望能得到大神的指导！！！！感激不尽
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二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
09-09 1371
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。
深度学习 -- Faster rcnn 算法流程详解
weixin_39749553的博客
03-02 7366
经典论文，后续很多论文以此为基础，所以搞懂流程比较重要，中间如果 有写的不对、有问题或者看不懂的地方，还望指正。如果有了新的理解，我会持续更新。 Faster Rcnn是目前学术上用的非常多的目标检测算法，这里来认真的梳理一遍该算法的流程，主要看检测的部分。 一、网络结构： 这是faster rcnn的整个网络结构，...
Faster-RCNN网络
最白の白菜的博客
03-02 4990
Faster-RCNN网络 学习目标 熟悉FasterRCNN目标检测的思想 知道anchor（锚框）的思想 掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的 掌握ROIPooling的使用方法 知道fasterRCNN的训练方法 在R-CNN和Fast RCNN的基础上，在2016年提出了Faster RCNN网络模型，在结构上，Faster RCNN已经将候选区域的生成，特征提取，目标分类及目标框的回归都整合在了一个网络中，综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。接下来我们给大家详细介绍fasterR
Faster R-CNN网络结构学习
程序员养成日记
12-01 692
背景 Fast R-CNN存在一个缺点，它需要使用selective search提取框，这个方法比较慢，有时检测一张图片，大部分时间不是花费在神经网络分类上，而是花在selective search提取框上。而它的升级版Faster R-CNN中，使用RPN网络取代了selective search，不仅速度大大提高，而且获得了更加精确的结果。 网络结构 对于任意大小的图片，首先缩放至固定大小...
深度学习入门（3）：vgg16
最新发布
qq_41155229的博客
06-12 843
相比于alexnet，vgg16进一步优化了这个黑盒模型，用实验的方式证明了哪些模块有效，哪些模块对检测效果提升有限。相较于 AlexNet（8 层）和 ZFNet，VGG 显著加深了网络结构，证明了更深的网络可以带来更强的特征表达能力。两个 3×3 卷积核的参数量为：2 × (3×3×C×C) = 18C²（假设输入输出通道数均为 C）VGG16 采用多个连续的 3×3 小卷积核堆叠，而不是使用 5×5 或 7×7 的大卷积核。一个 5×5 卷积核为：1 × (5×5×C×C) = 25C²。
faster rcnn 网络结构图解
10-15
faster rcnn 网络结构图解
faster rcnn网络结构图解
01-07
faster rcnn网络结构图解
R-Cnn 网络结构
weixin_40564352的博客
10-02 447
R-CNN(Region with CNN featrue),是深度学习目标检测的开山之作，作者是Ross Girshick，论文原名为 ：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation。
基于Python和Caffe的Faster RCNN源代码详解
在原始的 Faster R-CNN 论文中，作者使用了 ZF 或 VGG 网络作为特征提取器，但现在可以使用更先进的网络结构，如 ResNet、Inception 等。 2. **区域建议网络（RPN）**：RPN 是一个全卷积网络，它在原始图像的特征图...
faster-rcnn 之 RPN网络的结构解析
热门推荐
香蕉麦乐迪的博客
05-31 9万+
【说明】：我想很多人在看faster-rcnn的时候，都会被RPN的网络结构和连接方式纠结，作者在文中说的不是很清晰，这里给出解析； 【首先】：大家应该要了解卷积神经网络的连接方式，卷积核的维度，反向传播时是如何灵活的插入一层，这些要了解；这里我推荐一份资料，真是写的非常清晰，就是MatConvet的用户手册，这个框架底层借用的是caffe的算法，所以数据结构，
Faster R-CNN 网络结构
weixin_40564352的博客
10-02 203
Faster R-CNN 是作者在fast r-cnn后又一力作，同样采用VGG16作为backbone。推理速度能达到5fps，在2015年 ILSVRC 和coco景山获得多个项目第一名。
Fast R-CNN网络结构详解
Yikong的博客
04-03 4231
SPPNet 对R-CNN做出了改进，但是仍然存在网络之间不统一训练的问题。因此，Fast R-CNN就是解决这样的问题。 上两篇博文有详细解析R-CNN和SPPNet:R-CNN详解，SPPNet详解 Fast R-CNN改进之处 ●增加了一个RoI pooling，然后整合整个模型，把CNN、SPP变换层、分类器、bbox回归几个模块一起训练。具体过程图： ●步骤： 1、首先将整个图片输入到...
Faster R-CNN论文笔记——FR
FR的专栏
10-20 5万+
在介绍Faster R-CNN之前，先来介绍一些前验知识，为Faster R-CNN做铺垫。 一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法 Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，Intersection-over-
经典网络结构梳理：RCNN，FastRcnn，FasterRcnn目标检测
donkey_1993的博客
08-22 1万+
论文下载地址：RCNN：http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdf Fast RCNN：https://arxiv.org/abs/1504.08083 Faster RCNN：https://arxiv.org/abs/1506.01497 RCNN系列是应用最广泛的目标检测的算法。本章我们主要讲解一下R...
R-CNN网络结构详解
Yikong的博客
03-27 1万+
在介绍R-CNN之前，先来了解一种目标检测算法的思路。 目标检测-Overfeat模型 最初的目标检测采用的思路是滑动窗口，比较暴力的从左到右和上到下的扫描图片。 设定好检测框（Bounding box）的大小，扫描图片后生成字图片。这样就变成了分类的问题了。但是，图片中的物体大小是不一样的，这也意味着每个检测框的大小也不一样了。所以就要提前设定M个检测窗口，每个窗口滑动提取N张图片，总共M*N...
R-CNN网络结构讲解
Tomxiaodai的博客
08-16 1万+
  结构 第一步 ： 生成候选区域 -- Selective Search (不理解可以看这里Selective Search) 输入500x500的图片 数量：2000 第二步：CNN提取区域特征 图像处理 将候选框scale到227x227的大小 对区域进行些许扩大以包含少量上下文信息（将获得区域框向四周扩大一些） 训练： 有监督预训练：训练网络参数 样...
Fast R-CNN网络结构、框架原理详解
qq_52191127的博客
07-22 3993
在Fast R-CNN中，并不适用SS算法提供的所有的候选区域，SS算法会差不多得到2000个候选框，但是训练的过程中其实只需要使用其中的一部分就可以了，Fast R-CNN中好像只挑选了其中的64个。分别对应着我们回归参数 x 的smoothL1的回归损失，回归参数 y 的smoothL1的回归损失，回归参数 w 的smoothL1的回归损失与最后的回归参数 h 的smoothL1的回归损失。而当u不满足条件时，也就是u<1时，也就是u=0时，（u为类别的标签），此时类别标签为背景，公式的值为0.
R-CNN网络结构学习
程序员养成日记
11-28 813
网络模型 创新点 采用CNN网络提取图像特征，从经验驱动的人造特征范式HOG(方向梯度直方图)、SIFT(尺度不变特征变换)到数据驱动的表示学习方式，提高特征对样本的表示能力。 采用大样本下有监督训练+小样本微调的方式解决小样本难以训练甚至过拟合问题。 详细过程 先输入一张多目标图像，采用selective search算法提取约2000个候选框。 现在每个候选框周围加16个像素值为候选框...
RCNN系列 RCNN Fast-RCNN Faster-RCNN Mask-RCNN网络结构图，快速回顾
Arthur_Holmes的博客
10-11 1686
RCNN结构图 Selective Search结构图 FastRCNN结构图 RPN结构 ROIPooling结构图 FasterRCNN结构图 MaskRCNN结构图
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