关于anchor box, RPN, ROIalign

最新推荐文章于 2025-02-05 14:53:03 发布
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这篇博客深入探讨了目标检测中的Anchor Boxes概念及其在Faster R-CNN中的作用。通过源码解析，详细阐述了Anchor的生成过程，并提供了RPN（区域提议网络）和ROIAlign的清晰理解。此外，还介绍了mmdetection框架中相关配置参数的含义，为读者提供了深入学习目标检测算法的宝贵资源。
RPN与ROI Pooling
方悔读书迟
08-10 1672
Faster R-CNN网络结构 一、RPN 第一条线路：在原图尺度上，设置了密密麻麻的候选Anchor。然后用cnn去判断哪些Anchor是里面有目标的positive anchor，哪些是没目标的negative anchor。 feature maps每一个点都有9个anchors，同时每个anchors又有可能是positive和negative，所有这些信息都保存WxHx(9*2)大小的矩阵。通过softmax获得positive anchors，相当于初步提取了检测目标候选区域box（一般认
【mmrotate代码解读】以FasterRcnn中的RPN+ROI部分为例
weixin_45935290的博客
06-05 3730
可以发现，主要代码位于self.rpn_head.forward_train这个函数，我们来看其定义，位于base_dense_head.py文件下。将FPN得到的5个特征值进行了卷积操作，将outs对结果和gt_bboxes和img_meta组合成一个元组，其中outs是维度为3和12的向量。关于valid_flag_list的代码我们就不细看了，这个主要是为了判断哪些anchor是有效的，看一下结果。我们首先定位到RPN部分代码的forward_train部分，位于two_stage.py文件下。
什么是RPN，ROIAlign？
落了一地秋的博客
01-06 2619
RPN RPN RPN RPN（Region Proposal Network）用来产生Regin Proposal（前景框，候选区域，检测框（Faster RCNN 直接拿来做检测框）
RPN（RegionProposal Network），ROI Pooling， roi align，双线性插值
m0_56175815的博客
05-17 5688
RPN是Region Proposal Network的缩写，是Faster R-CNN中的一部分。RPN的作用是用于生成候选物体区域（Region of Interest，RoI），即提出可能包含物体的区域，以便后续的物体检测和识别。
深度学习学习笔记——随手写
phily123的博客
09-02 460
卷积就是特征提取器，就是CBAPD。 FCN通常用在图像分割任务中，进行像素级的分类，缩写是full connect network,所有网络由卷积层构成没有全连接层。分割网络最后通过一个反卷积层将输出尺寸恢复到和输入尺寸大小一样。 python中的assert是断言函数，当满足某种条件时构造错误。 python中变量前的单下划线，双下划线，前后双下划线都有特殊意义。 添加链接描述 ...
rpn产生proposals_一文读懂RPN和ROI Align
weixin_36374105的博客
12-30 1367
rpn和roi align是two-stage detector中比较关键的两个操作，这两个操作将two-stage detector中的两个stage连接起来，变成end-to-end(端到端)的网络，同时也给整个检测方法的性能带来提升。rpn为roi align提供高质量的候选框，即proposal，关系如图1所示：下面详细说明一下各个过程，并且配合了代码的说明，其中代码来自facebook的...
图解 RoIAlign 以及在 PyTorch 中的使用（含代码示例）_roi align
2501_90433253的博客
02-05 907
H×W 网格，每个格子是大小近似为hH×wWh/H×w/Wh/H×w/W 的子窗口 ，然后将每个子窗口中的值最大池化到相应的输出网格单元中。想复习RoI pooling概念的可以看。RoIAlign 其实就是更精确版本的 RoIPooling，用取代了RoIPooling中的直接取整的操作。下面用一个具体图例看下 RoIAlign 计算原理。
图解 RoIAlign 以及在 PyTorch 中的使用（含代码示例）
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11-08 2万+
RoIAlign其实就是“精确版”的RoI Pooling。用于将任意尺寸的特征图，都转换为具有固定尺寸的小特征图。
网络模型—RPN
ooooh__的博客
07-26 2633
网络模型 RPN
graph TD %% Styling and Definitions classDef data fill:#e6e6fa,stroke:#333,stroke-width:2px; classDef backbone fill:#d1e7dd,stroke:#333,stroke-width:2px; classDef rpn fill:#f8d7da,stroke:#333,stroke-width:2px; classDef roi fill:#cff4fc,stroke:#333,stroke-width:2px; classDef loss fill:#fff3cd,stroke:#333,stroke-width:2px,stroke-dasharray: 5 5; classDef output fill:#f0e68c,stroke:#333,stroke-width:4px; %% Start of the Flow Input[Input Image<br/>(来自 mydata_coco_train)]:::data subgraph "1. 数据输入与增强" direction LR Input -- BGR Image --> Aug_Resize(多尺度缩放<br/>短边 640-800px); Aug_Resize -- Resized Image --> Aug_Flip(随机水平翻转); end Aug_Flip -- Batched Tensor<br/>(Batch Size: 8) --> Backbone_Start; %% Backbone Network subgraph "2. 骨干网络 (Backbone)" direction TB Backbone_Start[Input Batch] subgraph "2.1 ResNet-50 with DCN" direction TB Backbone_Start --> Stem(Stem<br/>7x7 Conv, MaxPool); Stem --> Res2(res2: 3x Bottleneck); Res2 --> Res3(res3: 4x Bottleneck); Res3 --> Res4(res4: 6x Bottleneck); Res4 --> Res5(res5: 3x DeformBottleneckBlock<br/><b>(可变形卷积)</b>); end Res2 -- res2 feature --> FPN; Res3 -- res3 feature --> FPN; Res4 -- res4 feature --> FPN; Res5 -- res5 feature --> FPN; subgraph "2.2 FPN (特征金字塔)" direction TD FPN_IN(Inputs: res2-res5); FPN_IN -- "自顶向下 + 横向连接" --> FPN_Fusion(多尺度特征融合); FPN_Fusion -- "3x3 Conv" --> FPN_OUT(Outputs: P2, P3, P4, P5); end end class Backbone_Start,Stem,Res2,Res3,Res4,Res5,FPN,FPN_IN,FPN_Fusion,FPN_OUT backbone; %% RPN - Region Proposal Network FPN_OUT -- 特征金字塔 --> RPN_Start; subgraph "3. RPN (区域提议网络)" direction TD RPN_Start(Input: P2-P5) RPN_Start --> RPN_Anchor(锚点生成器<br/><b>为缺陷定制的长宽比</b>); RPN_Anchor --> RPN_Head(RPN 头部); RPN_Head -- "分类分支" --> RPN_Cls(前景/背景); RPN_Head -- "回归分支" --> RPN_Reg(边界框微调); RPN_Cls & RPN_Reg --> NMS(非极大值抑制); NMS --> RPN_Out(Output: ~1000 RoIs); end class RPN_Start,RPN_Anchor,RPN_Head,RPN_Cls,RPN_Reg,NMS,RPN_Out rpn; %% RoI Heads RPN_Out -- RoIs --> RoI_Start; FPN_OUT -- 特征金字塔 --> RoI_Start; subgraph "4. RoI 头部 (开放集检测)" direction TD RoI_Start(Inputs: RoIs & P2-P5) RoI_Start --> RoI_Align(RoIAlign<br/>池化为 7x7 特征图); RoI_Align --> Box_Head(Box Head<br/>Conv & FC Layers); Box_Head --> Box_Output_Layers(<b>OpenDet输出层</b>); Box_Output_Layers -- "分类分支" --> Final_Cls(最终分类<br/>4个已知类 + 未知类); Box_Output_Layers -- "回归分支" --> Final_Reg(最终定位<br/>类别无关回归); end class RoI_Start,RoI_Align,Box_Head,Box_Output_Layers,Final_Cls,Final_Reg roi; %% Final Output Final_Cls & Final_Reg --> Final_Output[最终检测结果<br/>(边界框, 类别, 置信度)]:::output; %% Loss Calculation (for Training) subgraph "5. 损失计算 (仅训练时)" direction TD Loss_Start(模型输出 vs. 真实标签) Loss_Start --> RPN_Loss(RPN 损失); Loss_Start --> RoI_Loss(RoI 基础损失); Loss_Start --> OpenSet_Loss(<b>开放集损失</b>); OpenSet_Loss --> ICLOSS(ICLOSS<br/>实例对比损失); OpenSet_Loss --> UPLOSS(UPLOSS<br/>未知提议损失); RPN_Loss & RoI_Loss & ICLOSS & UPLOSS --> Total_Loss(总损失); Total_Loss -- "反向传播" --> Update(更新模型权重); end class Loss_Start,RPN_Loss,RoI_Loss,OpenSet_Loss,ICLOSS,UPLOSS,Total_Loss,Update loss; 请你画出以上流程图
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11-10
但是，我们注意到用户引用了几个站内引用，其中引用[1]和[3]是关于Mermaid流程图的教程，引用[2]是关于DOT语言的，引用[4]是一个案例分享。 这些引用可能只是作为背景信息，而不是具体的Mermaid代码。 因此，...
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这些RoIs可能具有不同的大小和形状。传统的RoI Pooling采用量化的方式将RoI映射到特征图上，这可能导致信息的丢失，特别是在RoI的边界部分。RoIAlign采用双线性插值的方式，更精细地在RoI上采样特征，从而提高了对小目标或具有精细结构的目标的特征表达能力。RoIAlign相比于传统的RoI Pooling，能够更准确地捕捉RoI内部的空间信息，从而有助于提高目标检测的准确性，特别是在处理小目标或目标边界细节方面。3. 将所有单元格的特征进行汇聚，形成RoIAlign的输出。
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05-07 2261
视频： 先将图像输入CNN获得feature map，然后直接在feature map上加一个RPN网络用于自动提取候选框，在神经网络中边迭代边自动地生成一些候选框。 然后对生成的候选框进行二分类任务，判断候选框区域是背景还是物体，将判断为物体的候选框与ground truth进行回归任务，进行微调。 将产生的候选框进行RoI pooling最后做物体分类与边界回归得出最终结果。 一...
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ground truth：指标注框 anchor：指人为初始给的先验框，一般在二阶段检测器的RPN阶段或者在一阶段检测器中设置 proposal：指的是二阶段方法中RPN的输出框，也就是对anchor第一次做回归得到的结果 ROI：指RPN阶段输出的proposal经过排序取topk，然后做nms取一定数量的框，用于第二阶段的再次精修；在RCNN ，Fast RCNN方法中指通过选择性搜索生成的框 bounding box：指proposal经过再次精修后的预测框 ...
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Faster R-CNN使用RPN(Region Proposal Network)算法代替原来的Selective Search方法产生候选框（RPN层放在最后一个卷积层的后面），且产生候选框的CNN网络和目标检测的CNN网络是同一个CNN网络。这使得候选框的数目从原有的约2000个减少为300个，且建议框的质量也有本质的提高。 Faster R-CNN的结构主要分为三大部分： 第一部分是共享的卷积层-backbone，第二部分是候选区域生成网络-RPN，第三部分是对候选区域进行分类的网络-classif
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anchor box rpn
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02-14 8769
http://blog.leanote.com/post/afanti.deng@gmail.com/b5f4f526490bhttps://www.bilibili.com/video/av21410129?from=search&amp;seid=5175685824130718132ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很好地解决了ROI Pool...
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