cs231n: 第四讲 faster rcnn的解释

最新推荐文章于 2025-05-31 15:46:51 发布
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分类专栏： CMU: Computer Vision Computer Vision 文章标签： faster rcnn cnn cs231n
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c602273091/article/details/54289939
本文介绍了计算机视觉中的classification、localization和detection任务，重点解析了Faster R-CNN这一目标检测模型的工作原理。从R-CNN到Fast R-CNN再到Faster R-CNN的演进，强调了Faster R-CNN通过RPN（Region Proposal Network）实现提案生成的端到端训练，显著提升了检测速度和效率。

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最近在做detection的相关工作，但是对于要做的东西呢总是不太清楚，看了课程介绍之后，终于有了稍微清楚一些的认识。

计算机视觉中一般有以下任务：
这里写图片描述

分类就是给你一张图，你说这是什么，一般来说只有一个目标物体。定位就是确定目标物体的位置，但是你不知道它是什么。所以分类和定位合起来就是给你一张图片，找出一个目标物体的位置，并给出置信度。detection就是多个物体的定位和分类。在detection之后，我们进行图片切割，这就是instance segmentation。

单幅图片的classification和localization

这里写图片描述
classification就是计算目标物体的score，localization是计算一个box，根据I

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阶段任务分类损失回归损失是否只对正样本回归RPN二分类交叉熵损失Smooth L1✅ 是Fast R-CNN多分类Softmax + 交叉熵Smooth L1（多类）✅ 是这种设计是 Faster R-CNN 成功的重要原因之一，为后续如 Mask R-CNN、RetinaNet 等提供了统一思路。
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weinaonao5418的博客
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Faster RCNN论文解读  最近看了Faster RCNN的论文, 又参考了一些中文博客, 现在将Faster RCNN的总体思路和实现细节记录在这篇博客, 方便以后复习。  Faster RCNN在RCNN和Fast RCNN的基础之上, 统一了特征抽取、候选区域提取、边界回归、分类, 让这个模型成为了一个端到端的模型, 并且在速度上得到了极大的提升, 让RCNN家族真正实现了Real-Time Detection。 文章目录Faster RCNN论文解读0. Faster RCNN概览1. C
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