RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN联系与区别

最新推荐文章于 2024-11-08 00:05:03 发布
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分类专栏： 目标检测
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本文详细介绍了RCNN、Fast-RCNN和Faster-RCNN这三种目标检测方法。RCNN通过候选框、特征提取、分类和位置调整实现检测；Fast-RCNN改进了ROI pooling和使用多任务损失函数，提升了效率；Faster-RCNN引入区域提议网络（RPN），与Fast R-CNN共享特征提取，进一步加快速度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

RCNN

RCNN使用以下四步实现目标检测： 
a. 在图像中确定约1000-2000个候选框 
b. 对于每个候选框内图像块，使用深度网络提取特征 
c. 对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类 
d. 对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置 

Fast-RCNN

1. 使用selective search算法为每一张待检测的图片提取出2000左右的候选框，这一点和RCNN相同；
2. 特征提取阶段，同样是提取出整张图片的feature map，然后将原图上的候选框映射到feature map上。然后对各个候选框对应3. 的feature map上的块做ROI pooling，提取出固定长度的特征向量；
4. 对于上一步的每一个ROI，网络输出每个类的概率和每个bounding box；
5. 最后，使用NMS算法。
 

Fast R-CNN的RegionProposal是在feature map之后做的。

 损失函数使用了multi-task loss（多任务损失）函数，将边框回归直接加到CNN网络中训练。分类Fast R-CNN直接用softmax替代R-CNN用的SVM进行分类。

 

 

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大话目标检测经典模型（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）
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10-04 1364
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.
rcnn、fast-rcnn和faster-rcnn三者的区别是什么？
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总结来说，RCNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN都是在目标检测领域中的重要模型，它们的主要区别在于区域建议的生成方式、特征提取方式以及整体的效率和准确性。相比于之前的RCNN和Fast R-CNN，Faster R-CNN更加高效，同时也为后续的目标检测模型提供了重要的基础。尽管RCNN在目标检测领域取得了重要成就，但由于区域建议和特征提取的两个阶段导致了训练和推断的低效性，后续的Fast R-CNN和Faster R-CNN等模型通过优化这些问题，进一步提升了目标检测的速度和准确性。
基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
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R-CNN、Fast-RCNN和Faster-RCNN三者对比总结 1.R-CNN 1.1 R-CNN的关键点 1） 用CNN对每张图片生成的大约2K张建议窗口进行特征提取； 2）当样本较少时，使用大量的辅助样本对模型进行预训练，之后用自己的样本对网络进行微调。 1.2 R-CNN的整体框架 1）用Selective Search生成RP（Region Proposals）,RP的大小不一样，之后...
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08-27 5853
RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN详解参考以下文章： RCNN：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32172681/article/details/99105617 Fast RCNN：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32172681/article/details/99194233 Faster RCNN：https://blog.csd...
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https://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/78053203 这位大神的讲解非常细。 然后发现CS231n 2016中lecture8就有对于从RCNN Fast RCNN到Faster RCNN的详细讲解。 一、R-CNN 下面给出训练R-CNN的过程。 step1&step2：准备用于fine-tune CNN的regio...
RCNN&Fast RCNN&Faster RCNN比较
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  三种网络对比： RCNN 　　1. 在图像中确定约1000-2000个候选框 (使用选择性搜索) 　　2. 每个候选框内图像块缩放至相同大小，并输入到CNN内进行特征提取 　　3. 对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类 　　4. 对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置 Fast RCNN 　　1. 在图像中确定约1000-2000个候选框 (使用选择性搜索) 　...
CNN、R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 都是什么？如何区分？
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这几个模型的名字怎么这么像？为什么这些模型的名称中包含了“CNN”？
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（Convolutional Neural Network）是两种不同的神经网络架构，它们在应用和结构上有所不同。RCNN 的计算量非常大，因为它需要对每个候选区域单独执行 CNN 的卷积计算。（Region-based Convolutional Neural Network）和。
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[R-CNN:] (1)输入测试图像； (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal； (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN，将CNN的fc7层的输出作为特征； (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类； (5)对于...
Fast R-CNN 与 R-CNN的不同之处
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同理，在训练Fast R-CNN时，如果数据中全部都是正样本，那么网络就会 很大概率认为候选区域是所需要检测的目标（可能这个框明明框住的是背景， 但网络仍会认为这个被框住的背景是有用的，是一个前景），这时网络肯定会 出问题。对于采样数 据，它分为“正样本”和“负样本”。这样处理对输入特征图的尺寸没有要求了，无论怎样都可以缩放到7×7 -> 在R-CNN中，输入图像被限定为227×227，而在Fast R-CNN中，输入图像尺寸 不再被限制。这64 个候选框，一部分框的是正样本，一部分框的是负样本。
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