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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分类专栏： 目标检测
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。

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Faster R-CNN：RPN与ROI的计算
qq_33466954的博客
05-28 4718
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
11-24 560
RPN层、ROI Pooling
RPN（RegionProposal Network），ROI Pooling， roi align，双线性插值
m0_56175815的博客
05-17 5500
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
09-02 435
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 ...
FPN，RPN，ROI的辨析
m0_51516317的博客
10-15 1472
FPN、RPN、ROI的辨析
脑功能连接计算之基于种子点的方法
小红花yu
03-06 2万+
随着磁共振技术在神经科学中的应用，越来越多研究发现，不同脑区间不但在结构上存在连接，在任务状态甚至静息状态下也存在功能连接。 功能连接被具体定义为两段不同脑区BOLD序列在时间维度上的相关程度。 BOLD-fMRI成像序列是一个4D的成像序列，如下图所示，每个体素（voxel）都包含了一串时间序列，代表该区域血氧水平依赖信号随时间的变化。 皮尔逊相关系数的取值范围为-1≤r≤1。 以bold信...
业务流程图6个图例_思影科技啮齿类动物（大小鼠）神经影像数据处理业务
weixin_39751327的博客
11-29 691
为更好的帮助到想要利用神经影像做科研的朋友们，拓展思影科技的业务范围,思影推出啮齿类动物（大小鼠）数据处理业务，如感兴趣请联系杨晓飞siyingyxf或19962074063（微信号）进行咨询，电话：18580429226：思影啮齿类动物（大鼠/小鼠）数据处理现主要涵盖sMRI（T1加权像）、dMRI（DWI，弥散加权成像）和fMRI（功能磁共振）三种模态。一、数据质量控制 思影帮助...
RPN与ROI Pooling
方悔读书迟
08-10 1640
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
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
网摘一些概念 全连接层 roi rpn
Keep Fighting!
07-12 4257
先贴一篇讲的比较全的 http://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html http://blog.youkuaiyun.com/myarrow/article/details/51878004 一 全连接层 1.整体的结构框图 2.全连接层的推导： 转自如下链接 http://blog.youkuaiyun.com/daydayup_6688
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_data 和 roi data layer的理解
Keep Fighting!
05-18 791
1. rpn_data layer，bottom ：rpn_cls_score，gt_boxes 输出供rpn_cls_score_loss计算的label和供rpn_bbox_loss计算的target 2. proposal _target_layer即roi_data layer,仅在训练中存在，在推理中不存在，位于proposal与roi pooling之间。 用于根据pr...
matlab2016a运行svmtrain函数出错
weixin_40798471的博客
11-06 6507
最近在学习matlab的SVM分类，真的是菜鸟一枚！！！ 在运行酒分类的函数的时候出现如下错误：?Error using svmtrain (line 233) 当时用到的训练函数和预测函数分别是：svmtrain() 和 svmpredict() 首先想到的问题是查看这两个函数，matlab的帮助文档对svmtrain() 函数的说明是这样的： LIBSVM: MATLAB funct...
一文读懂 RoIPooling、RoIAlign 和 RoIWarp
小白学视觉
10-30 1207
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1导读本文详细讲解了 RoIPooling、RoIAlign 和 RoIWarp，用非常的图来帮助理解，相信通过本...
faster-rcnn 之 RPN网络的结构解析
香蕉麦乐迪的博客
05-31 9万+
【说明】：我想很多人在看faster-rcnn的时候，都会被RPN的网络结构和连接方式纠结，作者在文中说的不是很清晰，这里给出解析； 【首先】：大家应该要了解卷积神经网络的连接方式，卷积核的维度，反向传播时是如何灵活的插入一层，这些要了解；这里我推荐一份资料，真是写的非常清晰，就是MatConvet的用户手册，这个框架底层借用的是caffe的算法，所以数据结构，
通俗理解faster-rcnn的rpn网络
feng__shuai的博客
07-28 804
其实rpn网络非常简单，只是被各种五花八门的人解读的比较玄学，下图中虚线下面部分就是rpn网络： 虚线上面是几个卷积池化，说白了就是提特征，在虚线这一层的上面会得到C个H*W的特征图，这个特征图大小是知道的（不会求的可以自己去面壁思过了，这是卷积的最最最基础的基本功了）这里可以假设100个14*14大小的特征图。 接下来我们我们用一个（3，3，100，256）的卷积核去对这一层进行卷...
MATLAB2020a报错：函数或变量 ‘svmtrain‘ 无法识别。
dugushangliang的博客
09-15 3万+
版权声明：转载请注明作者（独孤尚良dugushangliang）出处： 遇到问题，上网搜索，折腾许久，悬而未决。 遇到这个错误的原因是，拿到代码想学习了解下SVM，但是在MATLAB执行代码的时候发现有错误。 报错如下： >> SVM_L 函数或变量 'svmtrain' 无法识别。 出错 SVM_L (line 10) svmModel = svmtrain(train,group,'kernel_function','linear','showplot',true); ..
matlab2020a函数或变量 ‘svmtrain‘ 无法识别。
weixin_42142509的博客
03-26 1万+
svmtrain函数在高版本的matlab中已经被删除了，改成了fitcsvm和predict 比如说，svmtrain的源代码如下： classifier = svmtrain(train_data, train_labels, 'kernel_function', 'linear', 'boxconstraint',1); test_labels = svmclassify(classifier, test_data); 改为： classifier = fitcsvm(train_data,tra.
卷积神经网络中ROI pool是什么意思
最新发布
04-01
<think>好的，我现在需要解释卷积神经网络中的ROI Pooling层的作用和原理。首先，我得回顾一下ROI Pooling的基本概念。ROI是Region of Interest的缩写，也就是感兴趣区域。在目标检测任务中，比如Faster R-CNN，模型需要处理图像中不同位置和尺寸的候选区域，这些区域就是ROI。ROI Pooling层的作用应该是对这些不同大小的区域进行统一处理，输出固定尺寸的特征，以便后续的全连接层进行分类或回归。 接下来，我需要确定ROI Pooling的具体工作原理。记得ROI Pooling会将每个ROI划分为固定数量的子区域，比如7x7的网格，然后对每个子区域进行最大池化操作。这样，无论输入的ROI尺寸如何，经过处理后都会得到相同大小的特征图。例如，假设一个ROI的尺寸是h x w，划分成H x W的网格后，每个子区域的大小大约是h/H x w/W，然后在每个子区域取最大值，最终得到H x W的输出。这样做的目的是为了将不同尺寸的ROI统一成相同尺寸，方便后续处理。 不过，我好像记得ROI Pooling存在一些问题，比如在划分网格时的量化操作会导致不精确的区域对齐，这可能就是为什么后来的方法如ROI Align被提出来的原因。比如在Mask R-CNN中，ROI Align通过双线性插值避免了量化带来的误差，提升了检测和分割的精度。这一点在引用[2]中提到过，ROI Align的效果优于ROI Pooling和ROI Warp。 然后，我需要联系到卷积神经网络的结构。比如，引用[3]中提到的网络结构，比如VGG网络，包含多个卷积层和池化层，随着网络加深，特征图的尺寸逐渐减小，通道数增加。ROI Pooling通常应用在卷积层之后，全连接层之前，将不同区域的特征统一后输入到全连接层进行分类或回归。 可能还需要比较ROI Pooling和其他池化方法的区别，比如普通的池化层是固定尺寸的滑动窗口，而ROI Pooling是针对不同区域动态调整的。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中提取固定长度的特征向量，解决输入尺寸不一的问题。其原理是将每个ROI划分为固定数量的网格，对每个网格进行最大池化，从而得到统一尺寸的输出。不过，其量化过程可能引入误差，后续的改进方法如ROI Align解决了这一问题。</think>### ROI Pooling层的作用与原理 在卷积神经网络（CNN）中，**ROI Pooling**（Region of Interest Pooling）是目标检测任务中的关键组件，主要用于处理不同尺寸的候选区域，将其转换为固定大小的特征图，以便后续分类或回归任务。 #### 1. 核心作用 - **统一特征尺寸**：目标检测中，候选框（ROI）的尺寸和位置各不相同。ROI Pooling通过池化操作，将任意尺寸的候选区域特征转换为固定尺寸（如$7 \times 7$），确保全连接层能够处理统一维度的输入。 - **保留空间信息**：通过对候选区域进行分块池化，保留关键特征的空间分布，提升检测精度。 #### 2. 实现原理 1. **输入定义**：假设卷积特征图尺寸为$H \times W \times C$，候选区域坐标为$(x_1, y_1, x_2, y_2)$。 2. **网格划分**：将候选区域划分为$H_d \times W_d$的均匀网格（例如$7 \times 7$）。 3. **最大池化**：对每个网格单元执行最大池化操作，提取每个子区域的最大值。 - 例如，候选区域尺寸为$h \times w$，每个网格单元的物理尺寸为$\frac{h}{H_d} \times \frac{w}{W_d}$。 4. **输出固定特征**：最终得到$H_d \times W_d \times C$的特征图，与输入候选区域尺寸无关。 #### 3. 局限性及改进 - **量化误差**：ROI Pooling在划分网格时需对坐标取整，导致特征与原始区域的对齐偏差，影响小目标检测精度[^2]。 - **替代方案**：改进方法如**ROI Align**通过双线性插值避免坐标量化，显著提升分割和检测效果[^2]。 #### 代码示例（伪代码） ```python def roi_pooling(feature_map, rois, output_size=(7,7)): pooled_features = [] for roi in rois: x1, y1, x2, y2 = roi h = y2 - y1 w = x2 - x1 # 划分网格并池化 for i in range(output_size[0]): for j in range(output_size[1]): # 计算子区域范围 h_start = y1 + (i * h / output_size[0]) h_end = y1 + ((i+1) * h / output_size[0]) w_start = x1 + (j * w / output_size[1]) w_end = x1 + ((j+1) * w / output_size[1]) # 取整后提取最大值 sub_region = feature_map[round(h_start):round(h_end), round(w_start):round(w_end)] pooled_val = np.max(sub_region) pooled_features.append(pooled_val) return pooled_features ``` #### 4. 应用场景 - **目标检测框架**：如Faster R-CNN中，ROI Pooling连接RPN（Region Proposal Network）生成的候选区域与分类器[^3]。 - **特征标准化**：在复杂网络（如VGG、ResNet）中，将多尺度候选区域对齐到统一维度[^3]。 ---
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