Fast R-CNN

最新推荐文章于 2024-07-25 13:35:02 发布
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算法流程

Fast R-CNN是作者Ross Girshick继R-CNN后的又一力作。同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%(再Pascal VOC数据集上)。

对比

 这样就避免原始图像中的同一部分在不同候选框中反复提取特征

 Fast R-CNN是先对整张图片提取特征，然后对提取出的特征图生成候选框，再去crop

映射的对象变了，RCNN是图像，FastRCNN是直接映射特征图

训练数据的采样

但是如果你的样本是均衡分布的，比如100个题ACBD各占25%，你全部乱选你期望得分应该是25，这样的话你只能通过去学习如何真正有用的知识去判断每个题目选什么。

Rol Pooling Layer

 在RCNN当中，使用的卷积神经网络要求图像的输入是227×227。在Faster-RCNN就不对图像尺寸做出限制。

分类器

 

边界框回归器

Multi-task loss

Cross Entropy Loss 交叉熵损失

 框架

pythonSuperman
关注
大话目标检测经典模型（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）
qq_33287871的博客
10-04 1418
目标检测是深度学习的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤： 1、分类，识别物体是什么 2、定位，找出物体在哪里 除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示： 这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测是一个比较复杂的问题。 最直接的方法便是构建一个深度神经网络，将图像和标注位置作为样本输入，然后经过CNN网络，再.
目标检测 Faster-RCNN
qq_37850480的博客
05-23 1032
标题目标检测算法：Faster-RCNN Region Proposals 候选区域 原先都是用Selective Search算法产生候选区域（根据图片像素和纹理），比较慢（CPU上几秒种），效率慢，一张图要几秒钟。 R-CNN RCNN结构原理 首先通过SS算法在图像上产生候选框（大约1~2K个），对每个候选框执行卷积的操作。得到每个候选框的特征（特征不是共享的） 然后进行候选框的回归，还有候选区域的分类 整个过程是分阶段进行的，不是端到端进行（从输入到输出，只有一个结构），每一小块都要单独执行。 R
15_革新的速度与精度：Fast R-CNN原理详解
https://github.com/foxpup11?tab=repositories
07-05 1070
https://www.bilibili.com/video/BV1af4y1m7iL?p=2&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
目标检测之---从R-CNN到Fast R-CNN再到Faster R-CNN
最新发布
qq_52191127的博客
07-25 952
Fast R-CNN是作者Ross Girshick继R-CNN后的又一力作。同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%（在PascalVOC数据集上）Faster R-CNN是作者Ross Girshick继Fast R-CNN后的又一力作。同样使用VGG16作为网络的backbone，推理速度在GPU上达到了5fps（包括候选区域的生成），准确率也有进一步的提升。
Fast R-CNN浅解
shine的博客
09-03 462
使用VGG16作为网络的backbone，训练速度比R-CNN快了9倍，测试速度快了213倍，并且在PASCAL VOC 2012上实现了更高的map； 与SPP Net相比，Fast R-CNN训练速度快了3倍，测试速度快了10倍，并且准确率更高； ——单阶段训练算法----分类与边框回归的loss合并，梯度回传 算法流程 一张图像生成1k~2k个候选区域（使用Selective Search方法） 将图像输入网络得到相应的特征图，将SS算法生成的候选框投影到特征图获得相应的特征矩阵 将每个特
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