R-CNN网络系列（2）

最新推荐文章于 2024-05-29 22:01:54 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： cnn 目标检测 深度学习
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Fast R-CNN论文简单解读

引言

名称由来：Fast Region-based Convolutional Neural Network (Fast R-CNN)

秀肌肉：Fast R-CNN比R-CNN快9倍，在测试时快213倍，在PASCAL VOC 2012上实现了更高的66%的mAP，比R-CNN高4个点。与SPPnet相比，Fast R-CNN训练VGG16的速度快3倍，测试速度快10倍，并且更准确。单张图片处理仅需0.3秒（不包括生成候选框的时间）

正文

检测本质上是定位+分类。分类问题相对而言，较为简单；复杂的部分在于检测需要准确定位对象，这带来了两个主要挑战。
（1）必须处理大量候选对象位置（通常称为“proposals”）
（2）候选框仅能提供粗略的定位，必须对其进行精修以实现精确定位

这些问题的解决方案通常会影响速度、准确性或简单性。

Fast R-CNN简化了当时效果最好的基于 ConvNet 的目标检测器的训练过程，即提出了一种单阶段训练算法，该算法不仅对候选框分类，同时对候选框进行精修。

R-CNN的缺点

1、训练是多阶段的，比较繁琐。首先把ImageNet上面训练好的模型拿过来在目标检测的数据集上微调一下，其次

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RCNN在2013年在目标检测领域首次使用深度学习和卷积神经网络，他与Alex net一起引爆了21世纪第二个十年计算机视觉领域的技术爆炸。后续所有基于深度学习的目标检测——特别是两阶段目标检测算法。如Fast RCNN Faster R-CNN，都是在R-CNN上进行的迭代升级。所以弄懂RCNN特别重要。甚至可以说，没弄懂RCN后边的算法根本就看不懂。候选区域生成：利用Selective Search算法在每张图像上生成约2000个候选区域。这些候选区域被认为是可能包含目标的区域。特征提取。
基于FPGA的VGG16卷积神经网络加速器
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york1996的博客
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08-24 1657
我用的是下面这大牛的代码：首先感谢作者本人。 https://github.com/you359/Keras-FasterRCNN VGG16的基础网络遇到一个问题：程序陷入死循环。 我们设置断点单步调试后：进入data_generators.py 发现在这里程序陷入死循环。原因是calc_rpn得到无效的值。 接着我们设置断点进入calc_rpn函数。 我们会的发现在使用...
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a1103688841的博客
05-16 5666
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03-12
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03-13 1628
是一种常用于目标检测的候选区域生成方法。在传统的目标检测算法中，需要对图像中的每个可能包含目标的区域进行检测，但这样做会导致计算量巨大，尤其是在图像具有大量区域时。Selective Search的目标是通过一种高效的方式生成一组可能包含目标的区域，以减少后续目标检测算法的计算复杂度。Selective Search算法的核心思想是通过结合不同的图像特征（如颜色、纹理、大小等）来生成候选区域。具体来说，
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目标检测：R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解，根据B站up霹雳吧啦Wz总结。此文章包含R-CNN算法原理讲解、Fast R-CNN算法原理讲解、Faster R-CNN原理讲解、目标检测评价指标介绍与特征金字塔网络FPN讲解。
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