Faster R-CNN网络架构

最新推荐文章于 2025-05-09 19:52:39 发布
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#cnn #网络 #深度学习

本文详细介绍了Faster R-CNN的网络架构原理，包括RPN层如何通过分类和回归分支提取候选区域，以及RPN损失函数等内容。

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Faster R-CNN网络架构原理解析

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在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Anchor的第一个分支是一个分类分支负责判断途中有没有东西，但是不会判断物品
第二个分支在这里插入图片描述是回归分支表示Anchor和真实值有多远最终提取的候选框尽量向真实值靠拢。

RPN层是如何提取候选区域
在这里插入图片描述
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RPN的网络结构
在这里插入图片描述
首先经过一个33的卷积分成两个二分支然后分别使用11的卷积得到分类分支和回归分支，每个像素点取9个a

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Faster-RCNN网络
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Faster-RCNN网络 学习目标 熟悉FasterRCNN目标检测的思想 知道anchor（锚框）的思想 掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的 掌握ROIPooling的使用方法 知道fasterRCNN的训练方法 在R-CNN和Fast RCNN的基础上，在2016年提出了Faster RCNN网络模型，在结构上，Faster RCNN已经将候选区域的生成，特征提取，目标分类及目标框的回归都整合在了一个网络中，综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。接下来我们给大家详细介绍fasterR
【代码阅读】Faster RCNN 网络结构详解
麒麒哈尔的博客
09-14 1万+
这里写自定义目录标题Faster RCNNImage Pro-Processing主干网络 Faster RCNN作为two stage目标检测方法的代表作，其中有很多模块非常经典，在后续的two stage的模型中有广泛的应用。而且在3D Object Detection的问题中，也是如此。这就回顾一下Faster RCNN的网络结构。 这里推荐一个博客，http://www.telesens....
faster rcnn 网络结构图解
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Faster R-CNN网络结构学习
程序员养成日记
12-01 871
背景 Fast R-CNN存在一个缺点，它需要使用selective search提取框，这个方法比较慢，有时检测一张图片，大部分时间不是花费在神经网络分类上，而是花在selective search提取框上。而它的升级版Faster R-CNN中，使用RPN网络取代了selective search，不仅速度大大提高，而且获得了更加精确的结果。 网络结构 对于任意大小的图片，首先缩放至固定大小...
精选资源
从头开始训练Faster R-CNN-python源码.zip
05-02
2. **Faster R-CNN架构**： - **两阶段流程**：Faster R-CNN分为两个阶段，首先是RPN生成候选框，然后是基于这些候选框的分类和定位。 - **共享特征提取**：RPN和检测网络共用同一份特征图，减少了计算成本。 - *...
Faster R-CNN网络架构详解和TensorFlow Hub实现（附源码）
专注AI领域
05-25 1927
Faster R-CNN的网络架构详解
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv7 对比分析
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weixin_73784131的博客
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算法精度速度模型复杂度适用场景R-CNN低极慢高研究原型Fast中较慢中学术研究Faster高中高高精度需求SSD中快低边缘设备实时检测YOLOv7极高极快中工业级实时检测与嵌入式系统发展趋势单阶段算法逐渐占据主流，尤其在实时场景中。精度与速度的平衡不断优化（如 YOLOv7 同时提升精度和速度）。轻量级架构（如 MobileNet、ShuffleNet）与量化技术推动边缘部署。
第三章:Faster R-CNN网络详解（《Faster R-CNN: 基于区域提议网络的实时目标检测》）
ADICDFHL的博客
07-01 2180
引言 最近物体检测的进展得益于区域提议方法（例如[4]）和基于区域的卷积神经网络（R-CNN）[5]的成功。尽管最初开发的基于区域的CNN在计算上非常昂贵[5]，但通过在提议之间共享卷积计算[1]，[2]，其成本已经大大降低。最新的版本Fast R-CNN[2]使用非常深的网络[3]实现了接近实时的速度，忽略了在区域提议上花费的时间。然而，在最先进的检测系统中，提议仍然是测试时的计算瓶颈。区域提议方法通常依赖于廉价的特征和经济的推理方案。
Faster R-CNN 网络结构
weixin_40564352的博客
10-02 298
Faster R-CNN 是作者在fast r-cnn后又一力作，同样采用VGG16作为backbone。推理速度能达到5fps，在2015年 ILSVRC 和coco景山获得多个项目第一名。
faster rcnn的网络结构
rongjie_great的博客
06-09 263
Faster R-CNN ：模型结构详解
Wei_sx的博客
02-20 2600
Faster R-CNN 的结构设计通过结合特征提取、候选区域生成、RoI处理以及目标分类和回归，大幅提高了目标检测的速度和精度。每个组成部分相辅相成，使得整个模型能够有效处理复杂的视觉场景，广泛应用于自动驾驶、视频监控和智能医疗等领域。
Faster RCNN 结构总结
hugegrunt的博客
05-06 3297
本文重点介绍Faster RCNN的结构以及其中的一些注意事项。重点以偏重直观理解为主，不求严谨。对于Faster RCNN网络的训练方法并未在本文中提及。Fast RCNN提出了将SS找出的ROI映射到CNN网络提取出的feature map上的方法。而Faster RCNN 也继承了这一思路，并且在此基础上对ROI的提取方式做了改进。
Faster_RCNN 代码的理解之网络结构
沉稳定风云
12-14 3285
之前一段时间一直在搞有关于faster_rcnn的框架的研究，看了许多网上开源的各种各样的由最原始的py-faster-rcnn而再次实现的代码，这些代码让我加深了对论文的理解，也了解到了编程实现中的一些小的技巧。在此做一下记录，如果对于代码的理解有偏颇，还请您理解，不吝赐教。 代码选取：https://github.com/DetectionTeamUCAS/Faster-RCNN_Tenso...
Faster RCNN相关网络框架
行三里路，读两页书
10-01 268
文章目录py-Faster RCNN(caffe)版本文件框架 py-Faster RCNN(caffe)版本文件框架 以上图片转载自：http://blog.youkuaiyun.com/forest_world
Faster RCNN 网络分析及维度分析
David's Tweet
10-28 2700
佳文参考：《Faster RCNN 学习笔记 - 勇者归来 - 博客园》 《Faster-Rcnn中RPN（Region Proposal Network）的理解》 一、网络流图 二、维度分析 ...
网络解析----faster rcnn
writ的博客
06-21 1833
2.提取特征：使用特定的卷积神经网络模型（如VGG，ResNet等）作为特征提取器，对输入的图像进行特征提取。特征提取的方式可以是预训练的模型，也可以是现场训练的模型。标注包括每个物体的位置和类别信息，在训练阶段使用标注信息来计算损失并更新模型。6.损失计算：将分类和边框回归的结果与标注信息进行比较，计算分类损失和边框回归损失，并将两者相加得到总损失。5.边框回归：对候选区域进行边框回归，得出物体的准确位置（即左上角坐标和右下角坐标）。4.区域分类：对候选区域进行分类，得出每个候选区域包含物体的类别概率。
Fast R-CNN网络结构、框架原理详解
qq_52191127的博客
07-22 4764
在Fast R-CNN中，并不适用SS算法提供的所有的候选区域，SS算法会差不多得到2000个候选框，但是训练的过程中其实只需要使用其中的一部分就可以了，Fast R-CNN中好像只挑选了其中的64个。分别对应着我们回归参数 x 的smoothL1的回归损失，回归参数 y 的smoothL1的回归损失，回归参数 w 的smoothL1的回归损失与最后的回归参数 h 的smoothL1的回归损失。而当u不满足条件时，也就是u<1时，也就是u=0时，（u为类别的标签），此时类别标签为背景，公式的值为0.
Faster R-CNN详解
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张家四少
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1 前言 Faster RCNN将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。 图1 Faster RCNN基本结构（来自原论文） 1.1 图1展示了F...
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### Faster R-CNN 网络架构解析 #### 架构概述 Faster R-CNN 结合了卷积神经网络（CNN）和区域提议网络（RPN），实现了高效的目标检测。整体框架可以分为四个主要部分：输入图像、特征提取层、区域提议网络和地区分类器。 #### 输入图像处理 原始图片被送入预训练好的 CNN 模型中，通常采用 VGG16 或 ResNet 作为基础骨干网(backbone network)[^2]。这些模型能够有效地捕捉图像中的高级语义信息。 #### 特征提取层 通过一系列卷积操作来抽取多尺度的空间金字塔池化(SPP)特征映射(feature map)，这有助于提高不同大小物体的识别能力。 #### 区域提议网络 (Region Proposal Network, RPN) 这是 Faster R-CNN 的核心创新之一，在共享全图卷积特征的基础上预测可能含有对象的位置锚点(anchor boxes),并给出前景背景得分以及边界框回归参数。此过程完全由深度学习自动完成，不再依赖传统的Selective Search等方法生成候选框。 #### 地区分类器 对于每一个建议区域(region proposal)，利用 ROI Pooling 层将其转换成固定尺寸向量表示形式；随后连接两个全连接层分别负责类别预测与位置精修任务。最终输出每个感兴趣区域内所含目标的具体种类及其精确坐标范围。 ```mermaid graph LR; A[输入图像] --> B{特征提取}; B --> C[RPN]; C --> D[ROI Pooling]; D --> E[全连接层]; E --> F[Softmax 分类]; E --> G[BBox 回归]; ``` 上述流程展示了 Faster R-CNN 如何从一张给定的自然场景照片中定位并识别人物或其他特定类型的实体。值得注意的是，由于采用了端到端的学习方式，因此可以在单次前向传播过程中同时优化所有组件之间的协作效率。
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