Fast R-CNN 论文笔记

最新推荐文章于 2025-04-24 20:14:49 发布
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FastR-CNN相较于R-CNN和SPP-net,简化了训练流程,提升了检测速度及精度。该模型接受整张图像和候选区域作为输入,通过卷积层、RoI池化层等处理后,分别进行类别预测和边界框回归。
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Fast R-CNN 论文笔记

一、为什么提出Fast R-CNN

因为Fast R-CNN的前任R-CNN和SPP-net不给力。

R-CNN训练分为多个阶段，步骤繁琐: 微调网络+训练SVM+训练边框回归器; 训练耗时又耗内存; 目标检测又慢。

SPP-net虽然比R-CNN快一些，但和R-CNN同样存在训练步骤繁锁的问题，而且无法更新SPP-net之前的卷积层。

二、Fast R-CNN的框架

Fast R-CNN的输入: 一整张图像和一系列目标候选区域（object proposal）。

1）首先用conv和max_pooling层处理整张图像，生成一张特征图（feature map）。

2）然后RoI_pooling层对感兴趣的部分区域（a region of interest）提取固定长度的特征向量。

3）特征向量通过全连接层后，分别输出到softmax层和bbox_regressor层。

Fast R-CNN

注意：

1）RoI_pooling层用的方法是，把

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1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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