ROI pooling理解

最新推荐文章于 2024-10-21 16:35:18 发布
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分类专栏： 目标检测 文章标签： 目标检测 ROI Pool
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scut_salmon/article/details/99409702
本文深入探讨了ROIPooling的概念及其在PyTorch中的应用。ROIPooling是一种特殊的池化技术，能够将不同大小的区域兴趣(ROI)转换为固定大小的特征图，从而实现对不同图像中ROI特征的统一处理。

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

ROI Pooling是对ROI做的池化，可以把尺寸不一的ROI池化成相同尺寸的feature map。

在pytorch中的各个参数如下：

实际上，通过这个池化层，不同图片的不同ROI被整合到了一起，这样一来，输入就是无差别对待的ROI feature。

ROI Pooling（感兴趣区域池化）
丿回到火星去
05-03 2万+
引言 感兴趣区域池化（Region of interest pooling）（也称为RoI pooling）是使用卷积神经网络在目标检测任务中广泛使用的操作。例如，在单个图像中检测多个汽车和行人。其目的是对非均匀尺寸的输入执行最大池化以获得固定尺寸的特征图（例如7×7）。 计算机视觉中的两个主要任务是对象分类和目标检测。在第一种情况下，系统应该正确地标记图像中的主要对象。在第二种情况下，它应该为图...
ROI Pooling 与 SPP 理解
ggyy的NoteBook
07-31 1万+
介绍 ROI(Region of Interest) Pooling是Pooling的一种。在传统CNN中，Pooling层的作用主要有三个： 1、特征不变性，使模型更加关注是否存在某些特征而不是特征具体的位置，对于一些旋转和平移具有不变性 2、特征降维，使模型可以抽取更广泛围的特征，减小了下一层输入大小，进而减小计算量和参数个数 3、在一定程度防止过拟合，更方便优化 ROI Pooling是针对...
ROIpooling是什么
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yychentracy的博客
08-31 2万+
ROI操作的基本介绍 roi是在原图中的感兴趣区域，可以理解为目标检测的候选框也就是region of proposals，我们将原图进行特征提取的时候，就会提取到相应的feature map。那么相应的ROI就会在feature map上有映射，这个映射过程就是roipooling的一部分，一般ROI的步骤会继续进行max pooling，进而得到我们需要的feature map，送入后面继续计...
roi pooling
dashan8608的博客
09-13 452
转载自https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-explained/ 目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段： （1）region proposal：给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box。这些通常称之为r...
RoI Pooling
buyaotutou的博客
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RoI Pooling（Region of Interest Pooling）是一种常用于目标检测（object detection）中的技术，主要用于将不同大小的候选区域（Region of Interest，RoI）统一到相同的尺寸，方便后续的处理，如分类或边界框回归。RoI Pooling可以从多尺度的特征图中提取RoI区域的信息，并统一到相同的大小，确保不同尺度的目标都能被有效处理。RoI Pooling的核心操作是将输入的RoI（通常是在特征图上对应的矩形区域）划分为固定数量的子区域（例如。
深度学习之 ROI Pooling
fenglepeng的博客
06-13 2万+
什么是ROI？ ROI是Region of interest的简写，指的是faster rcnn结构中，经过rpn层后，产生的proposal对应的box框。 ROIs Pooling顾名思义，是pooling层的一种，而且是针对ROIs的pooling。整个 ROI 的过程，就是将这些 proposal 抠出来的过程，得到大小统一的 feature map。 ROI Pooling 该层有两个输入： 从具有多个卷积核池化的深度网络中获得的固定大小的feature maps； 一个表示所有ROI的N*5的
RoI Pooling 和 RoI Align
Tian__Gao的博客
04-28 5241
RoI Pooling 和 RoI Align一、基本概念 一、基本概念 RoI（Region of Interest）是通过不同区域选择方法，从原始图像（original image）得到的候选区域（proposal region）
RFCN及其PS ROI pooling理解
stu_shanghui的博客
06-28 1617
RFCN: Region-based Fully Convolutional Networks 核心思想： 提出位置敏感得分图，用以解决图像分类中平移不变形和物体检测中平移变化之间的冲突 目前大部分的检测算法都是特征提取和目标检测两部分 上图说明: R-CNN是直接输入了proposal，整个网络都用作检测，Faster-R-CNN是后10层由于检测；而R-FCN是1...
ROI Pooling在Faster-RCNN中的应用理解
ziqingnian的博客
09-27 1096
Faster-RCNN流程图： 在Faster-Rcnn中使用了ROI pooling，原本我以为只是一种升级版的warped，只是将图片进行缩放到一个合适的大小进行输入，后来发现还是具有很大的不同 假设原输入图像大小为800*800，经过CNN后输出feature map大小为50*50，其中原图中红色框对应为图像经CNN后再经过RPN网络输出的其中一个proposal ROI，在原图中表现为665*665,在feature map上的大小为41*41 Roi-Pooling的输入就是fea
ROI Pooling的理解
胭脂草的ABC博客
11-02 744
最近因为一个小问题而再次关注roipooling的实现。这个小问题是： 当原图上某个proposal比较小，经过多次下采样后，到roipooling之前的featrue map上尺度比roi pooling层设置的超参pooled_width, pooled_height（一般为7*7）还要小，比如5*5，这时怎么到固定长度7*7呢？ 先说答案：其实这个问题就是maskrcnn在roipooling这块给fater rcnn修复的bug。在mask_rcnn源码实现中，是直接resize插值到7*7；在
ROI Pooling
莫一丞元
09-07 545
ROI Pooling（Region of interest pooling – 感兴趣区域池化）主要作用：对于不同尺寸的输入目标框，通过roi pooling，将其尺寸变为相同。 作用： 统一预选框尺寸 减轻网络，加速计算 允许端到端的训练模型 步骤： 将区域提案划分为相等大小的部分（其数量与输出的维度相同） 找到每个部分的最大值 将这些最大值复制到输出(max pooling) 例如，下面为常规检测模型框架， 对于输入图片，如下： 此时输入的为N*5，其中N为经过RO
Faster RCNN原理及Pytorch代码解读——RoI Polling
weixin_41693877的博客
07-16 1425
前面我们花了很大的功夫介绍RPN的工作流程，然后我们得到了256个RoI，以及每一个RoI对应的类别与偏移量真值。 前面的VGGNet网络已经提供了整张图像的feature map，因此自然联想到可以利用此feature map，将每一个RoI区域对应的特征提取出来，然后接入一个全连接网络，分别预测其RoI的分类与偏移量。 然而，由于RoI是由各种大小宽高不同的Anchors经过偏移修正、筛选等过程生成的，因此其大小不一且带有浮点数，然而后续相连的全连接网络要求输入特征大小维度固定，这就需要有一个模块，能够
ROI pooling 和ROI Align有什么区别？
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量化(quatization)是指将输入从连续值（或大量可能的离散取值）采样为有限多个离散值的过程。也可以理解为，将输入数据集（如实数）约束到离散集（如整数）的过程。ROI Pooling: RoI Align 在 Mask RCNN 中被首次提出。取每个子区域的中点.双线性插值(bilinear interpolation)，又称为双线性内插。其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。在图像处理中，双线性插值法考虑围绕未知像素的计算位置的 最近邻域的已知像素。然后对这4个像素进行加权平均，以得出其最
ROI Pool、ROI Align、PSROI Pool、PrROI Pool
weixin_46248767的博客
11-04 1935
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 ROI Pool、ROI Align、PSROI Pool、PrROI Pool基本概念一、ROI Pool二、ROI Align三、PSROI Pool四、PrROI Pooling（Precise RoI Pooling ） 基本概念 ROI RoI(Region of Interest)是通过不同区域选择方法，从原始图像(original image)得到的兴趣区域，为进一步生成bounding box做准备。 bounding b
R-CNN中的ROIPool、ROIAlign
qq_41021141的博客
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ROIPool： 原图—>feature map ​ ROI->feature map ROI ​ ROI->feature map ROI具体映射方式： 从左到右依次是：原图中的ROI，映射到feature map上的ROI(直接等比例缩放坐标和大小)，量化后的feature map ROI(浮点数向下取整) ROIPool: 上图中最右边的(4*6)feature map ROI经过ROIPooling池化成固定大小的(3*3..
RoIPooling与RoIAlign
comea23的博客
04-04 627
直接上代码。 import numpy import torch import torchvision torch.random.manual_seed(0) x1, y1, x2, y2 = 0.0, 16.0, 16.0, 32.0 #RoIPooling的池化后输出3×3大小的特征图.图像尺寸为224，特征图尺寸为14，下采样倍数16. RoIPooling = torchvision.ops.RoIPool(output_size=3, spatial_scale=1/16) #设定原始图像的尺寸
RoIPooling和RoIAlign
嘿芝麻的树洞
11-14 1987
在本博客中，对RoIPooling讲的会少一点点，可以参考之前的博客：ROI 详解。 一）、RoIPooling 这个可以在Faster RCNN中使用以便使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map，先贴出一张图，接着通过这图解释RoiPooling的工作原理 。 针对上图 1)Conv layers使用的是VGG16，feat_stride=32(即表...
ROI pooling的一系列介绍
a362682954的博客
01-09 521
1.SPP：https://blog.youkuaiyun.com/a362682954/article/details/85173693 2.是ROI pooling：https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html 和ROI Align： https://blog.youkuaiyun.com/WZZ18191171661/article/details/794537...
详细的Faster R-CNN源码解析之ROI-Pooling逐行代码解析
jiongnima的博客
04-20 1万+
   在笔者的上一篇博客中，解析了Faster R-CNN中的RPN代码，在本篇博客中，笔者详细地解析一下ROI-Pooling代码。为大家讲解2015年Fast R-CNN的核心贡献(ROI Pooling被Faster R-CNN沿用)ROI Pooling的实现原理。(笔者其实一年半之前就看过这个代码，只是当时没有写到博客上，感慨.jpg)   在代码解析正式开始之前，笔者声明几点：1. 本...
ROI pooling
最新发布
12-30
### ROI Pooling概念 Region of Interest (RoI) Pooling 是一种用于处理不同大小区域的技术，在目标检测网络中广泛应用。该技术能够将任意形状和尺寸的候选框转换成固定维度的特征表示，以便后续分类器可以对其进行统一处理[^1]。 具体来说，RoI Pooling 的输入是一个卷积层产生的特征图以及一系列感兴趣区域（Regions of Interest）。对于每一个 RoI，算法会将其映射到对应的特征图位置上，并划分成若干个小格子；接着通过最大池化操作获取每个格子里的最大响应值作为代表，最终形成一个具有相同空间分辨率的新矩阵输出给下一层神经元继续处理[^2]。 ### 使用方法 为了更好地理解如何应用 RoI Pooling ，下面给出一段 Python 实现代码： ```python import torch.nn.functional as F def roi_pooling(input, rois, size=(7, 7)): """ Args: input: 特征图 Tensor 形状为 NxCxHxW rois: 感兴趣区域列表 [[batch_index, x_min, y_min, x_max, y_max], ...] size: 输出的空间尺寸，默认(7,7) Returns: pooled_features: 经过 RoI Pooling 后得到的结果张量 """ # 将原始图像坐标系下的roi转化为归一化的形式并调整顺序适应torchvision.roi_align函数需求 normalized_rois = [] for r in rois: batch_idx, xmin, ymin, xmax, ymax = r h_ratio = float(size[0]) / (ymax - xmin + 1e-8) norm_xmin = max(min((xmin * w_ratio).floor(), size[1]), 0.) norm_ymin = max(min((ymin * h_ratio).floor(), size[0]), 0.) norm_xmax = min(max(((xmax+1) * w_ratio).ceil()-1., 0.), size[1]-1) norm_ymax = min(max(((ymax+1) * h_ratio).ceil()-1., 0.), size[0]-1) normalized_rois.append([batch_idx, norm_xmin, norm_ymin, norm_xmax, norm_ymax]) # 调用 torchvision 中实现好的 roi align 函数代替传统 roi pooling， # 这里仅作示意说明，实际项目建议使用官方库提供的高效版本。 pooled_features = F.max_pool2d( F.interpolate(input=input, scale_factor=[h_ratio, w_ratio], mode='bilinear', align_corners=False), kernel_size=size)[rois[:, :].long()] return pooled_features ``` 此段伪代码展示了怎样基于 PyTorch 库来构建自定义的 RoI Pooling 层。需要注意的是这里采用了双线性插值得方式配合最大池化完成采样过程，而在真实场景中通常推荐采用更高效的 `torchvision.ops.RoIPool` 或者其改进版 `torchvision.ops.RoIAlign` 来替代上述手动编写逻辑。
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