转载关于FC、ROI、RPN的另类理解，有点意思

最新推荐文章于 2024-10-15 11:24:12 发布
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该博客主要围绕FC、ROI和RPN网络展开。探讨了ROIPooling的意义、全连接层输入尺度及实现等关于FC的问题，还给出了ROI和RPN网络相关知识的参考链接，其中RPN网络有通俗理解的内容。
Faster RCNN网络源码解读（Ⅹ） --- FastRCNN部分正负样本采样及FastRCNN部分损失计算
qq_41694024的博客
01-02 882
FastRCNN部分正负样本采样及FastRCNN部分损失计算
RPN 解析
lanran2的博客
01-12 10万+
RPN全称是Region Proposal Network，Region Proposal的中文意思是“区域选取”，也就是“提取候选框”的意思，所以RPN就是用来提取候选框的网络； 1. RPN的意义 RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中，专门用来提取候选框，在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中，用来提取候选框的方法通常是Selective Se
RPN（RegionProposal Network），ROI Pooling， roi align，双线性插值
m0_56175815的博客
05-17 5720
RPN是Region Proposal Network的缩写，是Faster R-CNN中的一部分。RPN的作用是用于生成候选物体区域（Region of Interest，RoI），即提出可能包含物体的区域，以便后续的物体检测和识别。
深度学习学习笔记——随手写
phily123的博客
09-02 461
卷积就是特征提取器，就是CBAPD。 FCN通常用在图像分割任务中，进行像素级的分类，缩写是full connect network,所有网络由卷积层构成没有全连接层。分割网络最后通过一个反卷积层将输出尺寸恢复到和输入尺寸大小一样。 python中的assert是断言函数，当满足某种条件时构造错误。 python中变量前的单下划线，双下划线，前后双下划线都有特殊意义。 添加链接描述 ...
对功能连接的体会
clancy_wu的博客
11-10 5602
神经影像学分为功能像和核磁像， 功能像通过一系列预处理，有reho值，dc值，alff值等等，但是最重要的还是FC值。因为这个值比较容易解释，像reho啊，其对应的生理学意义不太好解释。 结构像经过一系列预处理，其实也有功能连接的指标，之前都是计算FA值，网络值这些，现在也有计算功能连接值的。这方面暂且不提。 这里只专注于功能像。 功能像的所有计算和分析，都建立在最原始的数据上。最原始的数据只有2个方面，一个是体素的体素值，一个是时间序列值。 计算功能连接，实际上是计算相关性，而且功能连接也只能 one v
FPN，RPN，ROI的辨析
m0_51516317的博客
10-15 1670
FPN、RPN、ROI的辨析
Faster R-CNN：RPN与ROI的计算
qq_33466954的博客
05-28 4772
Faster R-CNN使用RPN(Region Proposal Network)算法代替原来的Selective Search方法产生候选框（RPN层放在最后一个卷积层的后面），且产生候选框的CNN网络和目标检测的CNN网络是同一个CNN网络。这使得候选框的数目从原有的约2000个减少为300个，且建议框的质量也有本质的提高。 Faster R-CNN的结构主要分为三大部分： 第一部分是共享的卷积层-backbone，第二部分是候选区域生成网络-RPN，第三部分是对候选区域进行分类的网络-classif
RPN、ROI Pooling 与 ROI Align
啥也不会的博客
11-24 602
RPN层、ROI Pooling
目标检测学习笔记——RPN和ROI Pooling
phily123的博客
09-13 2705
一、RPN 首看这个链接： CNN目标检测（一）：Faster RCNN详解 下图展示了Python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像，首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；而Conv layers中包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层；RPN网络首先经过3x3卷积，再分别生成foreground anchors与bounding box regression偏移量，然后计算出p
RPN与ROI Pooling
方悔读书迟
08-10 1674
Faster R-CNN网络结构 一、RPN 第一条线路：在原图尺度上，设置了密密麻麻的候选Anchor。然后用cnn去判断哪些Anchor是里面有目标的positive anchor，哪些是没目标的negative anchor。 feature maps每一个点都有9个anchors，同时每个anchors又有可能是positive和negative，所有这些信息都保存WxHx(9*2)大小的矩阵。通过softmax获得positive anchors，相当于初步提取了检测目标候选区域box（一般认
fasterrcnn中对RPN的理解（自己整理）
12-28
### Faster R-CNN中对RPN的理解 #### 一、Faster R-CNN与RPN简介 Faster R-CNN是一种先进的目标检测算法，它在R-CNN的基础上进行了改进，提高了检测速度的同时保持了较高的准确性。RPN（Region Proposal Network，...
Faster R-CNN——RPN网络+ROI池化 (目标检测)(two-stage)(深度学习)(NIPS 2015)
星智云图工作室（StarImagine Studio）
11-23 7394
论文名称：《 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 》 论文下载：https://papers.nips.cc/paper/5638-faster-r-cnn-towards-real-time-object-detection-with-region-proposal-net...
目标检测经典工作发展（超详细对比）：R-CNN vs SPPNet vs Fast R-CNN vs Faster R-CNN
shanwenkang的博客
06-20 1962
网上关于两阶段目标检测（two-stage object detection）的几个经典工作R-CNN，SPPNet，Fast R-CNN，Faster R-CNN的发展，各自的优缺点缺乏一个比较清楚的描述，大部分文章讲的比较细节，虽然有助于更为详细地了解文章，但是让读者在短时间内对各个文章有一个详细的理解。本文主要对网上的资料进行整合，希望让读者能较快地理解几篇文章的优劣。
FasterRCNN源码解析（九）——FastRCNN正负样本划分及采样
prague6695的博客
03-25 2898
FasterRCNN源码解析（九）——FastRCNN正负样本划分及采样 文章目录FasterRCNN源码解析（九）——FastRCNN正负样本划分及采样select_training_samples1. self.assign_targets_to_proposals 对应框架图中的这个部分 select_training_samples 主要是针对FasterRCNN源码解析（八）——ROIheads部分roi_head正向传播过程中第一步self.select_training_samples(pr
Pytorch torchvision构建Faster-rcnn（四）----ROIHead
watermelon1123的博客
08-26 8579
经过RPN后，我们得到了Classification/Regression loss和Proposal Region，接下来要对得到的loss和proposals做后续处理，其中包括proposal的细分类和再回归，以及ROI Pooling等操作。 目录 RoIHeads select_training_samples ROIAlign pooling box_head和box_pre...
【mmrotate代码解读】以FasterRcnn中的RPN+ROI部分为例
weixin_45935290的博客
06-05 3733
可以发现，主要代码位于self.rpn_head.forward_train这个函数，我们来看其定义，位于base_dense_head.py文件下。将FPN得到的5个特征值进行了卷积操作，将outs对结果和gt_bboxes和img_meta组合成一个元组，其中outs是维度为3和12的向量。关于valid_flag_list的代码我们就不细看了，这个主要是为了判断哪些anchor是有效的，看一下结果。我们首先定位到RPN部分代码的forward_train部分，位于two_stage.py文件下。
RPN和ROI pooling的理解
liudiudiu
09-03 2735
关于ROI pooling 比较简单，详情参考 ROI pooling V.S. SSP Pooling ROI是只有一层的SSP Pooling：ROI Pooling将proposal在feature map上的对应区域分为W * H 份，每一份取Max/Avg 将其放到固定位置 SSP Pooling是将proposal分为(4 * 4 / 2 * 2 / 1 * 1份，然后进行拼接...
ROI Pooling层解析
热门推荐
lanran2的博客
03-03 11万+
ROI Pooling的意义 ROIs Pooling顾名思义，是Pooling层的一种，而且是针对RoIs的Pooling，他的特点是输入特征图尺寸不固定，但是输出特征图尺寸固定； 什么是ROI呢？ ROI是Region of Interest的简写，指的是在“特征图上的框”； 1）在Fast RCNN中， RoI是指Selective Search完成后得到的“候选框”在特征图上的映射
Faster RCNN 中 RPN 的理解
bingocjx
11-02 4647
Faster RCNN 中 RPN 的理解 Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 1.Faster-Rcnn 基本网络结构 2. RPN 部分的结构 3. anchor，sliding wi
卷积神经网络中ROI pool是什么意思
最新发布
04-01
此外，ROI Pooling在Faster R-CNN中的作用是连接RPN（Region Proposal Network）生成的候选区域和后续的分类器，是两阶段检测器的关键组成部分。 总结一下，ROI Pooling的主要作用是实现从不同尺寸的ROI中提取固定...
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