RCNN、SPP-net、Fast-RCNN算法比较

最新推荐文章于 2024-07-17 13:59:25 发布
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#目标检测

本文对比了三种目标检测算法：RCNN、SPP-net和Fast-RCNN。RCNN通过Selective Search生成建议区域，使用SVM分类和边框回归，存在计算冗余和存储需求。SPP-net改进了特征提取，但仍有多阶段计算和存储问题。Fast-RCNN引入RoI池化层，将分类和边框回归融合，提高了效率。

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前言

最近在阅读目标检测方向的论文，遇到了很多困惑，尤其是Fast-RCNN算法里面一些细节，一直弄不明白，不禁发出感叹：都是认识的字，怎么放一起就看不懂了呢？所幸刚刚弄明白了，特做个梳理加深记忆。

一、RCNN
流程

一堆图片，对每一张图片都用Selective Search(选择性搜索）算法生成2000个region proposal（建议区域），调整到227*227的尺寸，然后让每一个region proposal，都经过若干卷积池化层提取出来feature map（特征图），最后通过一个全连接层整合成一个固定大小的feature vector（特征向量）；再用SVM算法对它们分类；最后利用边框回归算法进行调整。

缺点
  1. 多阶段，包括提取特征，分类，边框回归
  2. 占用磁盘空间，SVM算法要对特征进行分类，所以这些特征都是要存下来的
  3. 计算冗余，1张图的2000个建议框很多事重叠的
二、SPP-net
流程

一堆图片，对每张图片用Selective Search算法生成2000个region proposal，让整张图片经过若干卷积池化层提取出来feature map，接下来是重点了，对于每个region proposal，我们都能在特征图里面找到相应的映射，这里画图解释一下（我当时就是这里没有搞懂）。
在这里插入图片描述
这个方法实在是太巧妙了，RCNN里面要对每一个region proposal进行卷积提取特征操作，这里只用对整张图进行提取，然后在整图产生的特征图里找到region proposal对应位置的映射就好了，减少了大量

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RCNN、SPPnet、Fast-RCNN 论文学习笔记
sinat_34022298的博客
08-25 1055
——R-CNN、Fast-Rcnn、Fast-Rcnn是目标检测的一系列顶会论文，自己也看了好久，才慢慢有所感悟，这里做个记载。看论文原版还是最好的选择，但由于论文都是英文，且有大量引用前人已有的思想，对于小白来说，直接看论文并不友善，可以选择网上已有的论文解读，大致了解思想，然后有针对性的阅读论文原版，可能会事半功倍。 给出RGB大神博客，基本论文还有源码、slides都可以找到： 【RGB...
浅谈RCNN、SPP-net、Fast-Rcnn、Faster-Rcnn
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RCNN、SPP-net、Fast-RCNN和Faster-RCNN
weixin_30752699的博客
05-02 318
RCNNRCNN (Regions with CNN features) 的核心思想是把图像划分成N（2000）个独立的区域，分别提取每个区域的CNN特征，然后把这些特征使用SVM等分类器进行结果预测，把目标检测任务转换成了分类任务。RCNN由Ross Girshick在2013年提出。RCNN算法的4个步骤：1. 候选区域选择选择候选区域就是进行区域提名（Re...
目标检测之RCNN，SPP-NET，Fast-RCNN，Faster-RCNN
浩瀚之水的专栏
01-30 793
写在前面 在深度学习出现之前，传统的目标检测方法大概分为区域选择（滑窗）、特征提取（SIFT、HOG等）、分类器（SVM、Adaboost等）三个部分，其主要问题有两方面：一方面滑窗选择策略没有针对性、时间复杂度高，窗口冗余；另一方面手工设计的特征鲁棒性较差。自深度学习出现之后，目标检测取得了巨大的突破，最瞩目的两个方向有：1 以RCNN为代表的基于Region Proposal的深度学习目
RCNN系列（2）--Fast-RCNN与SPPNet
download__king的博客
07-01 484
1.简介 Fast-RCNN与SPPNet是同一时期出现，是当时比较热门的话题。其中，Fast-RCNN主要在损失函数和分类上对RCNN做了改进，极大的改善了网络的性能，提高了算法的精度和速度。 2.基本概念 2.1 空间金字塔池化 2.2 Fast-RCNN的多任务损失函数 3.网络结构 3.1 Fast-RCNN 直接使用Softmax替代了R-CNN中SVM进行分类，同时在网络中加入了多任务函数边框回归，实现了端到端的训练（除SS Region Proposal阶段） 3.2 SPPNet 事实上，
SPP-Net 与 RCNN 网络的区别
luo2007专栏Gods determine what you're going to be！
06-28 2292
详细讲述RCNN与SPP-Net网络的原理及区别
rcnn,sppnet,fast rcnn,faster rcnn16页详细讲解
11-21
目标检测技术的演进历史中，涌现了一系列重要的算法，包括RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）、SPPNET（Spatial Pyramid Pooling Networks）、Fast RCNN以及Faster RCNN，这些算法之间存在着优缺点...
R-CNN,SPP-NET, Fast-R-CNN,Faster-R-CNN, YOLO, SSD, R-FCN学习总结（持续更新）
RCNN
09-03 3290
R-CNN这个领域目前研究非常活跃，先后出现了R-CNN，SPP-net，Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN，YOLO，SSD等研究，Ross Girshick（rbg大神）作为这个领域的开山鼻祖总是神一样的存在，R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO都和他有关。这些创新的工作其实很多时候是把一些传统视觉领域的方法和深度学习结合起来了，比如选择...
目标检测(R-CNN,SPPNET,FAST-RCNN,FASTER-RCNN)
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07-17 906
一文搞懂rcnn，sppnet，fastrcnn，fasterrcnn。
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R-CNN原理： R-CNN遵循传统目标检测的思路，同样采取提取框，对每个框提取特征，图像分类，非极大值抑制等四个步骤，只不过在提取特征这一步将传统的特征换成了深度卷积网络提取的特征。 对于原始图像， 首先使用Selective Search 搜寻可能存在物体的区域。Selective Search 可以从图像中启发式地搜索出可能包含物体的区域。相比穷举而言， Selective Search 可...
目标检测经典工作发展（超详细对比）：R-CNN vs SPPNet vs Fast R-CNN vs Faster R-CNN
shanwenkang的博客
06-20 1883
网上关于两阶段目标检测（two-stage object detection）的几个经典工作R-CNN，SPPNet，Fast R-CNN，Faster R-CNN的发展，各自的优缺点缺乏一个比较清楚的描述，大部分文章讲的比较细节，虽然有助于更为详细地了解文章，但是让读者在短时间内对各个文章有一个详细的理解。本文主要对网上的资料进行整合，希望让读者能较快地理解几篇文章的优劣。
RCNN 和SPPnet的对比
weixin_34390996的博客
06-13 180
一。RCNN: 1、首先通过选择性搜索，对待检测的图片进行搜索出2000个候选窗口。 2、把这2k个候选窗口的图片都缩放到227*227，然后分别输入CNN中，每个候选窗台提取出一个特征向量，也就是说利用CNN进行提取特征向量。 3、把上面每个候选窗口的对应特征向量，利用SVM算法进行分类识别。 可以看到R-CNN计算量肯定很大，因为2k个候选窗口都要输入到CNN中，分别进行特征提取，计算...
目标检测算法之SPP-net, Fast R-CNN, Faster R-CNN
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目录一、SPP-net算法1、R-CNN的缺陷在于每个候选区域都进行了卷积运算2、SPP-net算法相比于R-CNN，主要进行了两点改进，提出了SPP层3、映射4、SPP层：将特征图转换成固定大小的特征向量5、总结二、Fast R-CNN算法1、相较于R-CNN算法改进的地方2、Rol pooling3、多任务损失4、SPP-net, Fast R-CNN, Faster R-CNN三种算法对比三、Faster R-CNN算法1、改进之处2、RPN原理3、Faster R-CNN的训练组成4、总结 一、SP
rcnn-->spp-net-->fast rcnn的改进
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