R-FCN

最新推荐文章于 2022-10-16 18:13:33 发布
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R-FCN是一种区域全卷积网络，用于目标检测，相较于Faster R-CNN更快且拥有更深的共享卷积层。它在Resnet-101基础上改造，去除平均池化层和全连接层，采用位置敏感得分映射进行分类和回归。R-FCN的贡献在于其二阶段检测框架，提高了速度并引入了位置不敏感的分类网络。流程包括预处理图像，通过预训练的ResNet-101获取特征，再进行RPN、位置敏感RoI池化，最终通过softmax得到类别概率。

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

伪代码
feature maps=process（image）
ROIs=region_proposal(feature maps)
score_maps=compute_score_map(feature_maps)
for ROI in ROIs
V=region_roi_pool(score_maps,ROI)
class_scores,box=average(V)
class_probailities=softmax(class_scores)

基于Resnet-101,将最后的平均池化层和1000-class的全连接层去除。在ImageNet上进行预训练，resnet-101最后一层卷积层是2048维，接一个11的1024维的卷积层进行降维，然后利用一个k^2(c+1)个通道的卷积层生成分数映射。
主要贡献:

  1. 提出了position-sensitive score maps来解决目标检测的位置敏感性问题
  2. 区域为基础的，全卷积网络的二阶段目标检测框架
  3. 比Faster R-CNN快2.5-20倍

在这里插入图片描述

相同点：都是由全卷积网络和RoI-wise subnetwork组成的，输出结果维相应的类别和对应的box

不同点：与Faster R-CNN相比，R-FCN具有更深的共享卷积网络层，这样可以获得更加抽象的特征，同时它没有RoI-wise subnetwork。

分类无论目标在图像的什么位置都不影响分类，因此分类网络对位置不敏感，而检测一旦物体位置发生改变都会影响检测结果，所以检测网络对位置敏感。

F-RCN过程：

首先选择一张需要处理的图片。并对该图片进行相应的预

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