目标检测-Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

最新推荐文章于 2024-03-05 16:48:31 发布
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本文深入探讨了Faster R-CNN，一种用于实时物体检测的算法，详细介绍了其核心概念，包括Bounding Box（bbox）、Intersection over Union（IoU）及非极大值抑制等关键机制。

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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

TPAMI.2016 Ren, Shaoqing，He, Kaiming，Girshick, Ross…
物体检测算法常用到的概念
下面我们讲解一下在物体检测算法中常用到的几个概念：Bbox，IoU，非极大值抑制。

Bounding Box(bbox)
bbox是包含物体的最小矩形，该物体应在最小矩形内部，如上图红色框蓝色框和绿色框。

物体检测中关于物体位置的信息输出是一组(x,y,w,h)数据，其中x,y代表着bbox的左上角(或者其他固定点，可自定义)，对应的w,h表示bbox的宽和高.一组(x,y,w,h)可以唯一的确定一个定位框。

Intersection over Union(IoU)
对于两个区域R和R′,则两个区域的重叠程度overlap计算如下:
在这里插入图片描述

论文笔记：Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
暗小汐的专栏
06-16 1万+
论文笔记：Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks文章： http://arxiv.org/abs/1506.01497 源码：坐等。。。。目录：论文笔记 Faster R-CNNTowards Real-Time Object Detection with Region Propo
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
qq_22583741的博客
06-25 1103
最先进的目标检测网络依赖于区域提议算法来假设对象的位置。像SPPnet [1] 和 Fast R-CNN [2] 这样的进步已经减少了这些检测网络的运行时间，使得区域提议计算成为瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个区域提议网络（RPN），它与检测网络共享全图像卷积特征，从而实现了几乎无成本的区域提议。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的对象边界和对象性分数。RPN被端到端地训练以生成高质量的区域提议，这些提议被Fast R-CNN用于检测。
(论文翻译)Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
王俊的博客
11-30 2708
水平有限，仅供参考，如有翻译不当的地方敬请指出。转载请注明出处。 论文地址：http://papers.nips.cc/paper/5638-faster-r-cnn-towards-real-time-object-detection-with-region-proposal-networks 译文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42762089/articl...
【Faster RCNN】《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》
bryant_meng
08-17 1085
NIPS-2015 NIPS，全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议 。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会议。 文...
论文笔记| Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
bea_tree的博客
06-19 3107
Author Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun Shaoqing Ren Abstract In this work , it introduces a Region Proposal Network(RPN) that shares full-image convolutional features wi
Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection With Region Proposal Networks
08-06
论文标题中提到的“Region Proposal Networks”（区域建议网络）是Faster R-CNN的核心创新之一，而其全称为“Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”。这篇论文由微软...
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region
04-06
Faster R-CNN的核心创新在于引入了区域提议网络（Region Proposal Network，RPN），它与检测网络共享全图像卷积特征，从而几乎免费地生成高质量的区域提议。 Faster R-CNN的前驱工作，如SPPnet和Fast R-CNN，虽然...
【论文精读】【Faster RCNN】Faster R-CNN :Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
weixin_44184852的博客
03-05 1564
最先进的目标检测网络依赖于候选框算法来假设目标位置。像SPPnet[7]和Fast R-CNN[5]这样的进步已经减少了这些检测网络的运行时间，暴露了候选框计算作为一个瓶颈。在这项工作中，我们介绍了一个候选框网络（RPN），它与检测网络共享全图像卷积特征，从而实现几乎免费的候选框。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的目标边界和目标分数。RPN被端到端训练以生成高质量的候选框，这些建议被Fast R-CNN用于检测。通过简单的交替优化，可以训练RPN和Fast R-CNN共享卷积特征。
【论文阅读笔记】Faster R-CNN：Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
时光机 °的博客
07-15 2213
论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.01497 作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun 发布时间：2015年 摘要   之前最先进的目标检测模型如Fast RCNN和SPPnet都受限于候选区域的计算，导致不能实现实时监测。在本论文中，作者引入了Region Proposal Netw...
Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks
znsjsnsnsn的博客
04-05 368
1.Proposal Layer有3个输入：positive vs negative anchors分类器结果rpn_cls_prob_reshape，对应的bbox reg的 变换量rpn_bbox_pred，以及im_info；在作者的论文中，默认在每一个点上抽取了9种Anchors，具体Scale为{8, 16, 32}, Ratio为{0.5, 1, 2}，将这9种Anchors的大小反算到原图上，即得到不同的原始Proposal,实际上通过anchors就引入了检测中常用到的多尺度方法。
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks实验部分代码复现
最新发布
03-15
好的，我现在需要帮助用户解决关于Faster R-CNN论文中实验部分的代码复现问题，特别是使用PyTorch和TensorFlow的情况。首先，我要回顾用户提供的引用内容，确保回答准确。 用户引用了三个来源，其中引用[1]详细解释...
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