Fast R-CNN

最新推荐文章于 2024-05-29 22:01:54 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-29 22:01:54 发布 · 186 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了Fast R-CNN，一种改进的目标检测算法。解决了R-CNN和SPP-Net中存在的冗余计算和独立Pipeline问题，提高了检测精度。通过multi-task loss实现分类与回归的统一，优化了ROI特征提取过程。

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

引言

这是RBG的第2篇目标检测论文，主要内容是对R-CNN和SPP-Net进行改进。

R-CNN和SPP-Net的问题

  • 前者的feature map计算冗余，没有共享，在SPP-net中被解决；
    -后者的 Pipeline之间是独立的，因此feature都被写入了磁盘

Fast R-CNN的贡献

  • mAP值更高（废话，不高你发出来）
  • 引入了multi-task loss，后文会有公式，是将分类和回归放在一个网络中做。
  • feature 不需要写入磁盘（这个我不是很懂）

Fast R-CNN流程

  1. 输入一张图片和一组ROI；
  2. 图片提取CNN feature map；
  3. 利用ROI网络提取每一个Proposal的特征向量
  4. 特征向量分到两个子网络当中进行计算：第1个子网络计算每一个ROI分类的概率，第2个子网络回归每一个检测框的4个坐标(t1,t2,t3,t4)

ROI池化网络

ROI网络使用固定的空间尺寸H*W（7*7）

Fast R-CNN(论文阅读)
Xiao_Ya__的博客
07-07 1119
Fast R-CNN(论文阅读)
目标检测：Fast R-CNN
那年聪聪
02-04 472
Fast R-CNN = R-CNN + SPP
Faster R-CNN论文笔记——FR
FR的专栏
10-20 5万+
在介绍Faster R-CNN之前，先来介绍一些前验知识，为Faster R-CNN做铺垫。 一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法 Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，Intersection-over-
一文看懂RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN基本思想
MIss-Y的博客
11-16 1578
进入正文全文摘要前面讲了计算机视觉的5大研究领域，本文针对其中的目标检测进行讲解，将着重介绍当前在目标检测领域所广泛使用的一些原理方法，包括R-CNN，fast R-CN...
RCNN学习笔记(2)：Fast R-CNN
Wonder233的学习博客
12-17 2万+
Fast-RCNN建立在之前的深度卷积神经网络上进行有效的分类及目标检测。但是它使用了几个创新点来提高训练及测试速度，并且也提高了检测精度。
一文通透目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、DETR(首发于18年，修订于25年)
热门推荐
结构之法 算法之道
05-02 13万+
一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 前言 之前我所在的公司七月在线开设的深度学习等一系列课程经常会讲目标检测，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，但一直没有比较好的机会深入（但当你对目标检测有个基本的了解之后，再看这些课程你会收益很大）。但目标检测这个领域实在是太火了，经常会看到一些写的不...
目标检测 | R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解
最新发布
houjingchuan的博客
05-29 8884
目标检测：R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解，根据B站up霹雳吧啦Wz总结。此文章包含R-CNN算法原理讲解、Fast R-CNN算法原理讲解、Faster R-CNN原理讲解、目标检测评价指标介绍与特征金字塔网络FPN讲解。
R-CNN和Fast R-CNN组内汇报PPT
03-12
本文档对R-CNN和Fast R-CNN的组内汇报进行了详细的介绍，涵盖了目标检测领域的发展、R-CNN的提出、Selective Search算法、R-CNN算法流程、Fast R-CNN的改进等方面。 随着人工智能和深度学习技术的发展，目标检测...
深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN
02-25
本文来自于个人微博，本文介绍基于regionproposal的R-CNN系列目标检测方法是当前目标检测技术领域最主要的一个分支。objectdetection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object...
一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD.doc
12-23
2. 候选区域/窗 + 深度学习分类，如 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等 3. 基于深度学习的回归方法，如 YOLO、SSD、DenseBox 等 三、候选区域/窗 + 深度学习分类 候选区域/窗 + 深度学习分类是目标检测算法的一...
R-CNN、SPPNet、Fast Rcnn、Faster R-CNN 原理以及区别
01-06
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...
VOC2007数据集解析
GuanghaoChen的博客
03-30 3万+
下载 首先从网站上下载VOC2007数据集下载链接 文件结构 概述 下载后的数据文件主要包含以下内容： 由于我们是将数据用于检测，因此，我们只关注Annotation，ImageSets和JPEGImages三个文件夹。下面我们逐个分析每一个文件夹下面的内容： JPEGImages 这个文件夹主要放置数据的原始图片，图片的文件名用00001.jpg进行命名。 ...
Caltech行人数据集转化VOC数据集
GuanghaoChen的博客
04-09 6923
CaltechPestrian2VOC 代码仓库地址 将Caltech数据集转化成PASCAL VOC的格式，下载地址 文件结构如下：其中红框中的是原始的文件夹，其余4个文件夹是在执行过程中生成的 1. Seq文件转化成JEPG图像文件 调用seq2jpg.py文件，输入data文件夹，输出到JPEG文件夹中 2. VBB标注文件转化为XML文件 调用vbb2voc.py文件...
行人检测数据集
GuanghaoChen的博客
03-04 5765
背景 常见数据集 Caltech Caltech数据集包含10小时市场的视频文件，其分辨率是640x480。数据集标注了250000帧，包括350000标注框。 数据包含文件夹set00-set10，其中set00-set05是训练数据，set06-set10是测试集。 Caltech数据集的格式是Seq，因此我们需要参考该文章进行转换。Seq数据集转换图片格式...
INRIA数据集转换成VOC格式
GuanghaoChen的博客
05-09 3089
背景 下面的代码是将INRIA数据集转换成VOC格式。图片是614张。 其中，使用OinginImage文件夹里的Train中Pos和Annotations作为训练，利用Test里的Pos作为测试。 # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom.minidom import Document import os import re list = os.listd...
CVPR2018论文阅读--Occluded Pedestrian Detection Through Guided Attention in CNNs
GuanghaoChen的博客
07-11 2591
引言
SmallCorgi/TF-Faster RCNN测试
GuanghaoChen的博客
03-30 1576
环境配置 Github上给出SmallCorgi的链接TF-Faster RCNN，按照要求配置环境。 sudo pip install cython sudo pip install easydict sudo pip install opencv-python 进入lib文件夹，make编译源代码。 ————————————注意———————————————— 后面测试的时候仍然...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值