学习（RegionProposal Network)RPN网络结构及详解

最新推荐文章于 2024-09-16 10:45:33 发布
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分类专栏： 目标检测
博客主要围绕RPN网络结构展开，虽未给出具体内容，但推测会对其进行详细解析，帮助读者了解RPN网络在信息技术领域的相关知识。

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（RegionProposal Network)RPN网络结构及详解
凹酱的DEEP LEARNING
05-23 19万+
RPN(RegionProposal Network)区域生成网络 Faster-RCNN的核心。在这里整理。 1.anchors。 特征可以看做一个尺度51*39的256通道图像，对于该图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口：三种面积{128,256,512}×{128,256,512}×三种比例{1:1,1:2,2:1}{1:1,1:2,2:1}。这些候选窗口称为anchors...
RPN(region proposal network的理解)
weixin_42445581的博客
06-19 3347
输入：任意尺寸的图像 输出：一系列包含物体的候选框 结构： Feature map的每个像素，映射回原输入图像得到一个中心点，每个中心点设置k个不同尺寸，不同大小的anchor box。所以一共有m*n*k个anchor box。以每个Feature map的中心做核大小为3*3的卷积，核个数为256，每个位置得到一个256维的向量。这个256维的向量作为后两个分支的共...
Region Proposal Networks 详解
qq314000558的专栏
08-26 7695
Region Proposal Networks是Faster RCNN出新提出来的proposal生成网络。其替代了之前RCNN和Fast RCNN中的selective search方法，将所有内容整合在一个网络中，大大提高了检测速度（语文水平差，所以历史科普请看其他文章T_T）。 缩进在正文前，还要多解释几句基础知识，已经懂的看官老爷跳过就好。 对于单通道图像+单卷积核做卷积，上一篇文章...
Faster-Rcnn中RPN（Region Proposal Network）的理解
MLlearnerTJ的博客
12-17 2万+
卷积后的pool层特征既可以用于类别判别，也可以用于回归BoundingBox，可以这样想，object的外围存在着一个看不见的BoundingBox, 只要人为提供了真值，那么网络就可以学会去调整参数来回归它。这跟利用已有的网络架构提取特征作为自己特定任务领域的初始化参数是一个道理，都是transferlearning的体现。 在实际使用中，pool层后增加了一个调整层（convolution,见
Python-使用PyTorch实现SiameseRegionProposalNetwork
08-11
使用PyTorch实现Siamese Region Proposal Network
（RegionProposal Network)RPN网络结构及详解 - 凹酱的DEEP LEARNING - 优快云博客1
08-04
RPN网络结构及详解 Region Proposal Network（RPN）是 Faster R-CNN 中一个关键的组件，它负责生成候选建议区域，从而作为后续的目标检测算法的输入。在这篇文章中，我们将详细介绍 RPN 的网络结构和工作机理。 ...
基本图像分类与目标检测网络要点总结
lx_xin的博客
09-25 7963
图像分类 AlexNet（2012） 是深度学习在计算机视觉领域的影响力较大的论文，获得了2012年ImageNet冠军。 深度为7层，基本结构如下图。准确率达到57.1%，top 1-5 达到80.2%。 使用ReLU，计算简便，缓解Sigmoid中梯度消失的问题。但当学习率较大时易出现dead神经元（落入负半区则永远无法激活），因此学习率设置不能过大。或者可以使用Leaky ReLU替代。...
AI 名词解释、图像素材、学习资料
Notzuonotdied的博客
05-26 2180
名词性解释 Last Edited: Apr 24, 2019 9:42 AM Tags: loss function 张量：多维数组。 深度学习：深层神经网络。深层神经网络是多层非线性变换最常用的一种方法。 精确定义：一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集。 只通过线性变换，任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何区别，而且它们都是线性模型。然而线性...
pytorch+net链接整理 2020-08-10
Cen_cen_的博客
12-02 1452
FasterR-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet,YOLOv3速度和准确性比较 https://www.jianshu.com/p/0a6875fec23a PyTorch中文文档 https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/ 视频： https://www.bilibili.com/video/BV12741177Cu 深度学习目标检测综述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890?from_voters_
Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks手动翻译
qq_35024702的博客
04-17 798
RPN： 区域建议网络（Region Proposal Network） 1）优点： 1.和检测网络共享全图的卷积特征，使得区域建议几乎不花时间 2.全卷积网络，在每个位置同时预测目标边界和objectness得分 3.端到端训练 4.平移不变性 5.有效地预测具有广泛的比例尺和高宽比的区域规划 2）架构 1.在最后一个共享的卷积层输出的卷积特征映射上滑动小网络，每个滑动窗口映射到一个低维向量上 ...
对Region Proposal Network，RPN的理解
u013620235的博客
08-25 1449
RPN的网络结构     从共享卷积特征图（若使用ZF，则为第五个卷积层，13*13）以卷积的方式（窗口大小为3*3）获得256维的特征向量，一共12*12个，每一个对应原图上171*171像素大小的区域。每一个256维的向量分别被送入两个全连接层，目标框回归层和目标分类层。     RPN引入Anchor机制。在共享卷积特征图的每一个滑窗位置有k个原图上的候选矩形区域，用于训练全连接层的不同回
Region Proposal Networks
CNV_2305
10-27 1万+
Region Proposal Networks RPNs 从任意尺寸的图片中得到一系列的带有 objectness score 的 object proposals。具体流程是：使用一个小的网络在最后卷积得到的特征图上进行滑动扫描，这个滑动的网络每次与特征图上n*n 的窗口全连接，然后映射到一个低维向量，例如256D或512D, 最后将这个低维向量送入到两个全连接层，即box回归层（box
RPN（Region Proposal Network）区域生成网络
菜菜子hoho的博客
06-24 1353
【对RPN的学习记录】 定义： Region Proposal的中文意思是“区域选取”，也就是“提取候选框”的意思，所以RPN就是用来提取候选框的网络。RPN第一次提出是在Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks论文中，用于目标检测。它是一个完全卷积的网络，它可以同时预测每个位置上的对象界限和对象分数。后来由SiamRPN开始应用于目标追踪。 RPN的网络架构： 工作原理： 首先，对输入图的
Faster Rcnn源码阅读之RPN-Region Proposal Network
luodezhao123的博客
01-16 497
占坑
经典网络解读系列（一）：RegionProposal+CNN （rcnn）
zlrai5895的博客
06-18 2948
论文来自《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》 目标： 目标检测   模型结构： 1、使用select search对每张图像产生1k-2k个候选区域（这一步和目标类别无关） 2、对候选区域resize到统一尺寸。（227*227）这里resize的方法有三种：...
RPN(region proposal network)之理解
weixin_30569001的博客
10-18 222
在faster-r-cnn 中，因为引入rpn层，使得算法速度变快了不少，其实rpn主要作用预测的是 “相对的平移，缩放尺度”，rpn提取出的proposals通常要和anchor box进行拟合回归，就像 卡尔曼滤波一样，最终结果是基于观测量加上一个预测量。这里将的不错，公式和代码也 切合。 下面部分来源：http://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/656...
Pytorch torchvision构建Faster-rcnn（三）----Region Proposal Network
watermelon1123的博客
08-20 6997
RPN是two-stage的标志性结构，并且其本身也是一个二分类的目标检测网络，因此在faster-rcnn的整个网络结构中能看到anchor的使用，回归和分类等操作，这里讲具体介绍一下。 整个rpn部分代码在torchvison/models/detection/rpn.py中，其中定义了RPNHead，AnchorGenerator，RegionProposalNetwork三个模块。 目...
RPN（区域生成网络）
热门推荐
查理王的博客
09-27 3万+
RPN全称是Region Proposal Network，RegionProposal的中文意思是“区域选取”，也就是“提取候选框”的意思，所以RPN就是用来提取候选框的网络。 1. RPN的意义 RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中，专门用来提取候选框，在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中，用来提取候选框的方法通常是Selective Search，是比较传统的方法，而且比较耗时，在CPU上要2s一张图。所以作者提出RPN，专门用来提取候选框，一方面...
深入浅出之RPN网络
浩瀚之水的专栏
09-16 2509
RPN（Region Proposal Network，区域建议网络）的提出背景主要源于传统目标检测算法在候选区域生成方面的不足。传统的候选区域生成方法，如Selective Search，虽然在一定程度上推动了目标检测的发展，但其计算量大、速度慢，成为目标检测实时性的瓶颈。因此，研究者们开始探索如何通过深度学习的方法，利用卷积神经网络（CNN）来高效地生成候选区域，从而提高目标检测的速度和精度。
rpn网络结构图
最新发布
03-21
### RPN 网络结构图及其深度学习中的应用 区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）是 Faster R-CNN 的核心组成部分之一，用于生成候选框。它是一种全卷积网络，能够高效地提取图像中的感兴趣区域（Regions of Interest, RoIs）。以下是关于 RPN 网络的一些关键特性以及其在深度学习中的作用： #### 1. **RPN 网络的核心功能** RPN 是一种无监督的子网络，能够在输入图片上滑动并预测可能的目标位置和大小。它的主要任务是从特征图中生成高质量的建议框（proposals），这些框随后被送入后续的分类器进行进一步分析[^1]。 #### 2. **RPN 网络的具体架构** RPN 架构通常由以下几个部分组成： - 输入层接收来自共享卷积层的特征映射。 - 卷积层通过一个小的 $3 \times 3$ 卷积核来提取局部特征。 - 输出两个分支：一个是负责回归边界框坐标的回归支路；另一个是用来评估每个锚点是否为目标对象的概率估计支路。 具体来说，在实现过程中可以采用如下代码片段展示如何构建基本的 RPN 层次逻辑: ```python import tensorflow as tf def rpn_layer(base_layers, num_anchors): """ 创建 RPN 层 参数: base_layers: 来自先前卷积层的基础特征图 num_anchors: 锚的数量 返回: x_class: 对应于类别得分的结果张量 x_regr: 对应于边框坐标调整的结果张量 """ # 使用单个 3x3 卷积核处理基础特征图 x = Conv2D(512, (3, 3), padding='same', activation='relu', kernel_initializer='normal')(base_layers) # 类别评分分支 x_class = Conv2D(num_anchors, (1, 1), activation='sigmoid', kernel_initializer='uniform')(x) # 边界框回归分支 x_regr = Conv2D(num_anchors * 4, (1, 1), activation='linear', kernel_initializer='zero')(x) return [x_class, x_regr] ``` 上述函数定义了一个简单的 RPN 结构，其中 `num_anchors` 表示预设的不同尺度和宽高比例的锚定数量。 #### 3. **可视化 RPN 网络结构** 为了更好地理解 RPN 工作原理，可以通过绘制流程图表或者利用工具库生成模型概览图。例如 TensorFlow/Keras 提供了内置方法帮助开发者查看整个计算图谱。 如果需要更直观了解，则推荐查阅相关论文附录或开源项目文档中提供的插图说明材料[^2]。 ---
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