RCNN系列的box regression及其他

最新推荐文章于 2024-03-07 21:29:01 发布
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本文详细介绍了RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN的算法步骤与位置精修，包括Box Regression在不同阶段的应用。Fast RCNN采用ROI Pooling层和多任务损失函数实现端到端训练，而Faster RCNN引入RPN网络进一步提高速度和精度。损失函数方面，RCNN和Fast RCNN使用交叉熵与Smooth L1损失，Faster RCNN采用multi-task loss。

RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN，针对每一分类做proposal regression，都是与类别相关的。

Faster RCNN的bbox，第一次粗回归，只有前景、背景2类，第二次位置精修就有n类（n可以是20，80等）类别更多、回归也更精细。

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RCNN

算法步骤 

- 一张图像生成1K~2K个候选区域 
- 对每个候选区域，使用深度网络提取特征 
- 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类 
- 使用回归器精细修正候选框位置

位置精修

回归器 
针对每一类目标，使用一个线性脊回归器进行精修。正则项λ=10000λ=10000。 
输入为深度网络pool5层的4096维特征，输出为xy方向的缩放和平移。 
训练样本 
判定为本类的候选框中，和真值重叠面积大于0.6的候选框。

Fast RCNN

算法步骤 

- 图像归一化为224×224直接送入网络。使用SS生成候选区域 
- 一张图像进入深度网络提取特征 
-

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