目标检测中Regional Proposal到底是什么，RPN和Region Proposal、Proposals三者联系

最新推荐文章于 2025-03-25 07:30:00 发布
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分类专栏： 目标检测 文章标签： 定位 算法 计算机视觉 机器学习 人工智能
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候选区域—Region Proposal

目标检测是计算机视觉当中很重要的一个任务，不仅要识别出图像中包含物体的类别，还要对各个物体进行较精确的定位，定位的方式为给出一个包含该物体的框。

简单来说就是在一张图像中能够检测出物体所在的区域并且给出物体类别概率，其核心可以分为定位与识别两大模块。
定位是指我们在目标图像中锁定物体所在的区域，然后送入分类网络完成物体的识别。

Region Proposal是一个区域，bounding box就是这个区域的4条边，而这4条边是用一个4维向量来表示的。

Region Proposals 是Region Proposal Network(RPN) 产生的候选簇，最终检测的结果就是从这里挑的。proposal是算法(传统\深度)提取的候选簇。

RPN（Region Proposal Network）提取候选框
黎国溥
07-24 5460
RPN全称是Region Proposal Network，也可理解为区域生成网络，或区域候选网络；它是用来提取候选框的。在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中，提取候选框的方法通常是传统的Selective Search，比较耗时。在Faster RCNN中，RPN专门用来提取候选框，这也是RPN第一次被使用；RPN耗时少。
目标检测中region proposal的作用？
胭脂草的ABC博客
06-03 1936
目标检测中region proposal的作用？ ssd,yolo训练网络的时候为什么要用anchor box，图片不是有标ground truth box 吗？为什么不能直接用这个训练呢？ 先更正下提问者的描述，yolo本身不含有anchor机制。 以下回答适合对目标检测中anchor的作用和机制比较了解的读者阅读。 首先我们明确一个定义，当前主流的Object Detection框架分为1 stage和2 stage，而2 stage多出来的这个stage就是Regional Propos.
了解目标检测：两阶段检测（Two-Stage Detection）、单阶段检测（Single-Stage Detection）和区域建议网络（RPN）
fydw_715的博客
07-29 7385
在两阶段检测中：RPN作为生成候选区域的关键组件，通过滑动窗口和锚点机制在特征图上生成高可能包含目标的候选区域。随后这些区域被进一步分类和调整，以提高检测精度。在单阶段检测中：没有RPN，直接在图像或特征图上进行预测。这减少了计算复杂度，但可能牺牲了一些细粒度的检测精度。Faster R-CNN：约100-200毫秒/图像YOLOv3：约22毫秒/图像Mask R-CNN：约200-300毫秒/图像YOLOv4：约30毫秒/图像Cascade R-CNN：约150-250毫秒/图像。
[讨论] 深度学习Region Proposal方法
Fourier_Legend的博客
05-25 2534
Region Proposal 方法看的比较头大，现在在此总结一下，欢迎大家批评指正 RCNN 出自论文 ： Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 链接 侯选框的选择 选取了Selective Search的方式对每张图提取了约2000个大小不一候选区域，为了使不同尺寸的候选区域可以喂给固定输入尺寸的网络提取特征，对这些候选区域都缩放到227，为避免缩放操作对识别检测精度的.
【深度学习笔记】 Faster R-CNN 算法详解以及它引入的区域候选网络（Region Proposal Network，RPN）的原理和实现。附代码。（一）
最新发布
2401_89898861的博客
03-25 763
【深度学习笔记】 Faster R-CNN 算法详解以及它引入的区域候选网络（Region Proposal Network，RPN）的原理和实现。附代码。（一）
region proposal
shuijinghua的博客
06-03 9308
参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27825451/article/details/88843333 针对一张图片，需要获得的输出有： （1) 边界框（bounding boxes)列表，即一幅图像有多少个候选框（region proposal),比如有2000个； (2) 每个边界框的类别标签，比如候选框里面是猫？狗？等等 (3) 每个边界框和类别标签的概率 ...
计算机视觉-目标检测论文中proposal翻译理解
qq_38836386的博客
07-19 1万+
在阅读目标检测系列论文中，常看到proposal这个单词，但是因为刚开始学，一些专业术语不大懂。特地请教了大佬，proposal指的是二阶段方法中RPN的输出框，也就是对anchor第一次做回归得到的结果。目前还不知道RPN、anchor是什么意思，但可以理解proposal为一种结果，生成的中间结果。可以理解为embedding性质的单词，一般都不翻译，就叫proposal。 ...
目标检测中region proposal的作用
baidu_26454813的博客
04-08 1万+
作者：YJHMITWEB链接：https://www.zhihu.com/question/265345106/answer/294410307来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。首先我们明确一个定义，当前主流的Object Detection框架分为1 stage和2 stage，而2 stage多出来的这个stage就是Regional Proposa...
目标检测中的anchorproposals、Region Proposal什么意思？
qq_39324954的博客
06-21 4095
1、 proposal2、Region Proposal Region Proposal：指候选区域 目标检测的目的在于：对图像中的物体进行较精确的定位，并识别出图像中包含物体的类别。一张图像中能够检测出物体所在的区域并且给出物体类别概率 定位的方式*：给出一个包含该物体的框。...
目标检测经典论文——Faster R-CNN论文翻译（纯中文版）：Faster R-CNN：通过Region Proposal网络实现实时目标检测
bigcindy的博客
08-02 8061
目标检测经典论文翻译汇总：[翻译汇总] 翻译pdf文件下载：[下载地址] 此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[FastR-CNN中英文对照版] Faster R-CNN：通过Region Proposal网络实现实时目标检测 Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun 摘要 最先进的目标检测网络依靠region proposal算法来推理检测目标的位置。SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]..
目标检测经典论文——Faster R-CNN论文翻译：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Net
bigcindy的博客
07-29 5363
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Faster R-CNN：通过Region Proposal网络实现实时目标检测 Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun Abstract State-of-the-art object detection networks depend on r...
个人学习笔记-计算机视觉篇-Faster R-CNN中的RPN（Region Proposal Network）
01-07
关于Faster R-CNN中的RPN网络 参考文献及资料： https://blog.youkuaiyun.com/lanran2/article/details/54376126 https://blog.youkuaiyun.com/qq_35451572/article/details/80095628 https://blog.youkuaiyun.com/u014586602/article/details/92796317 http://arxiv.org/abs/1506.01497 RPN网络是一个小型的卷积网络，作用是标定出疑似识别目标的框体交由后续处理。 参考Faster R-CNN论文中的原图（图一）
RPN生成Region Proposal——Faster RCNN
稚与的博客
06-02 1811
Faster-RCNN 文章目录Faster-RCNN简介基本原理整体结构特征提取RPN（Region Proposal Network）ROI PoolingFC层 简介 主要贡献 使用RPN（Region Proposal Network）产生建议窗口 产生建议窗口的CNN和目标检测的CNN共享 基本原理 整体结构 卷积层。跟Fast RCNN差不多。 RPN层。 主要用于生成Region Proposals，首先生成一堆Anchor box，生成两个分支，其中一个分支对其reshape后用s
Region proposals 是什么？如何提取？
热门推荐
轮子去哪儿了
03-26 2万+
文章目录Region proposals 是什么？如何提取？如何直观的理解 region proposals ？R-CNN 中的 region proposals 起什么作用？R-CNN 实现检测目标的三个步骤？region proposals 是如何提取的？selective search （提取 region proposals 的方法）的三个特点region proposals 最终的每一个...
候选区域（Region proposals )
csdn_xmj的博客
05-20 3831
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 在阅读目标检测的文献时，我们可能会看到候选区域（region proposals），这在计算机视觉领域是非常有影响力的概念。 回忆一下之前的滑动窗法，需要对所有窗口进行检测器，这个算法的其中缺点是，它在显然没有任何对象的区域浪费时间。 论文：[Girshick R, Donahue J, Darrell T, et al. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic
在目标检测中是否应该平等对待所有proposal？微软&UCSD利用动态网络的思想处理不同的proposal，达到更好的检测效率...
我爱计算机视觉
08-24 456
关注公众号，发现CV技术之美本篇分享 ECCV 2022 论文『Should All Proposals be Treated Equally in Object Detection?』，微软&UCSD利用动态网络的思想处理不同的proposal，达到更好的检测效率！详细信息如下：论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.03520代码地址：https://githu...
【目标检测】概念理解：region proposal、bounding box、anchor box、ground truth、IoU、NMS、RoI Pooling
kentocho的博客
11-14 9114
本文主要对region proposal、anchor box、bounding box、bounding box regression、ground truth、IoU、NMS、RoI Pooling 这些名字进行解释，随后附上RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN的实现步骤。
Region proposal学习笔记
infinita_LV的博客
06-19 4872
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。 ...
Region Proposal Networks
CNV_2305
10-27 1万+
Region Proposal Networks RPNs 从任意尺寸的图片中得到一系列的带有 objectness score 的 object proposals。具体流程是：使用一个小的网络在最后卷积得到的特征图上进行滑动扫描，这个滑动的网络每次与特征图上n*n 的窗口全连接，然后映射到一个低维向量，例如256D或512D, 最后将这个低维向量送入到两个全连接层，即box回归层（box
目标检测中的proposal
03-11
### Proposal在目标检测中的概念 Proposal是指经过初步筛选和调整后的候选区域，这些区域更有可能包含目标物体且数量较少。相比于Anchor作为初始的“锚点”，Proposal已经过一定的优化处理，能够更好地聚焦于潜在的目标位置[^1]。 ### Proposal的作用 Proposal的主要作用在于缩小搜索范围，提高检测效率。具体而言： - **减少计算复杂度**：通过对图像中可能存在对象的区域进行预选，减少了后续阶段需要处理的数据量； - **提升精度**：相比随机选取或密集采样方式，基于Proposal的方法可以在保持较低漏检率的同时显著降低误报率； - **辅助多尺度检测**：对于不同大小的对象，可以通过调节Proposal生成策略来适应多种尺寸的变化[^2]。 ### Proposal的生成方法 常见的Proposal生成方法有以下几种： #### Selective Search Selective Search是一种无监督的学习算法，它通过层次化的方式组合相似的小块区域形成更大的假设区域。该方法首先对原始图片应用超像素分割得到大量细粒度片段，接着按照一定规则逐步合并相邻片段直到满足停止条件为止。最终输出一系列具有多样性的候选框供下一步分析使用。 #### Region Proposal Networks (RPN) Region Proposal Network是Faster R-CNN框架的一部分，专门用来高效地生产高质量的Proposals。网络结构由卷积层构成，在特征图上滑动窗口预测每个位置处是否存在前景实例及其大致轮廓。为了兼顾速度与准确性，RPN采用了锚机制定义多个比例尺下的默认边界框，并针对每一个执行二分类判断（即背景vs. 前景），同时还进行了回归修正以微调建议框的具体参数值。 ```python import torch.nn as nn class RPN(nn.Module): def __init__(self, input_channels=512, num_anchors=9): super(RPN, self).__init__() # 卷积层用于提取局部特征 self.conv = nn.Conv2d(input_channels, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 对应于每个anchor box的类别得分(前景/背景)，共num_anchors个 self.cls_score = nn.Conv2d(512, num_anchors * 2, kernel_size=1) # 预测相对于anchor boxes的偏移量(x,y,w,h),同样也是num_anchors组 self.bbox_pred = nn.Conv2d(512, num_anchors * 4, kernel_size=1) def forward(self, features): x = F.relu(self.conv(features)) cls_scores = self.cls_score(x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, 2) # 调整维度顺序便于softmax操作 bbox_preds = self.bbox_pred(x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, 4) # 同理调整bbox预测结果 return cls_scores, bbox_preds ```
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