一张图理解Faster—RCNN测试流程

本文通过一张图表详细解析了Faster R-CNN的测试流程,并对照论文进行了深入解读,帮助读者理解卷积层、区域提议网络(RPN)、分类概率(cls_prob)及边界框预测(bbox_pred)等关键概念。

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请教同学Faster—RCNN测试流程,他让我看一个Faster—RCNN模型文件(自己找哈):




看了后,自己画了一张图:

注:conv:卷积              relu:(rectified linear units)激活函数          fc:全连接             RPN:region proposal network 

cls_prob:分类概率       bbox_pred:bounding box predit

...:代表 relu norm pool (为了美观不画)



如果你看过Faster—RCNN论文,一定会想起这张图:




Figure 2: Faster R-CNN is a single, unified network
for object detection. The RPN module serves as the
‘attention’ of this unified network.


不要问我为什么放倒了,和上面的图对应,有木有????(为了美观我把右下的箭头指向了右上!)

图上的单词我还用红笔标注了。


论文提到ZF共享的五个卷积层不就是左边conv1-conv5吗?

再看文章里这段:To generate region proposals, we slide a small network over the convolutional feature map output by the last shared convolutional layer. This small network takes as input an n * n spatial window of the input convolutional feature map. Each sliding window is mapped to a lower-dimensional feature (256-d for ZF and 512-d for VGG, with ReLU [33]following). This feature is fed into two sibling fully connected layers—a box-regression layer (reg) and a box-classification layer (cls).

 last shared convolutional layer 不就是conv5吗?reg cls 不就对应 fc7后面的两个分支吗?


顿时思路清晰了,感觉自己棒棒哒。。。。。。


<think>好的,我现在需要帮助用户查找Faster R-CNN网络的流程图,并解析其网络架构。首先,用户的问题是关于Faster R-CNN的结构流程图以及解析,所以我要先回忆相关知识,并结合提供的引用资料来组织回答。 首先,根据引用[1],Faster R-CNN由RPN和Fast R-CNN组成。我需要明确这两个部分的作用。RPN(区域提议网络)负责生成候选区域,而Fast R-CNN则对这些区域进行分类和回归。引用[3]提到RPN作为统一网络的“注意力”,这说明它在整个架构中的重要性。 接下来,引用[4]详细描述了Faster R-CNN的结构,包括基础网络、RPN、ROI Pooling层以及分类与回归分支。用户需要流程图,所以需要分步骤说明各个模块的连接和数据流向。例如,输入像首先经过基础网络(如VGG16)提取特征,然后RPN处理特征生成候选框,接着ROI Pooling将候选框对应的特征区域转换为固定尺寸,最后分类和回归分支处理这些区域。 需要注意用户提到的流程图可能需要分阶段描述,如特征提取、区域提议、ROI处理和最终检测。同时,引用[4]中的训练过程和RPN的工作原理也需要简要提及,以帮助用户理解整个架构的运作机制。 此外,用户可能对RPN的具体实现感兴趣,比如锚点机制和损失函数,这部分在引用[4]中有说明。不过用户主要需求是结构,所以应重点放在模块之间的流程上,而不是深入每个细节。 最后,根据用户提供的示例,回答需要结构清晰,分点说明,并附上相关引用。因此,我会将整个架构分解为四个主要模块,并逐一解释,最后提供相关问题,帮助用户进一步学习。</think>### Faster R-CNN 网络架构解析 Faster R-CNN 是经典的目标检测框架,其核心思想是将 **区域提议生成(RPN)** 和 **目标检测网络(Fast R-CNN)** 整合到统一的端到端网络中[^1][^3]。以下是其关键模块和流程图解析: --- #### 一、网络架构流程图 以下是简化的流程图(文字描述): ``` 输入像 → 基础网络(Backbone)提取特征 → RPN生成候选框 → ROI Pooling统一尺寸 → 分类分支(类别预测)+ 回归分支(边界框修正) → 输出检测结果 ``` --- #### 二、核心模块详解 1. **基础网络(Backbone Network)** - 作用:提取像特征(如VGG16、ResNet) - 输入:原始像(如$800 \times 600 \times 3$) - 输出:共享特征(如$50 \times 38 \times 512$)[^4] 2. **区域提议网络(RPN, Region Proposal Network)** - **锚点机制**:在特征上生成不同尺度和长宽比的锚框(如9个锚框/位置) - **候选框生成**: - 分类分支:预测锚框是否包含物体(二分类) - 回归分支:修正锚框坐标使其更接近真实物体边界 - 输出:约2000个候选框(Proposals)[^1][^4] - 公式: $$L_{\text{RPN}} = L_{\text{cls}} + \lambda L_{\text{reg}}$$ 其中$L_{\text{cls}}$为分类损失,$L_{\text{reg}}$为回归损失[^4] 3. **ROI Pooling层** - 作用:将不同尺寸的候选框对应的特征区域转换为固定尺寸(如$7 \times 7$) - 输入:共享特征 + RPN候选框 - 输出:统一尺寸的特征张量 4. **分类与回归分支** - 分类分支:预测候选框的物体类别(多分类) - 回归分支:进一步微调候选框的坐标以提高定位精度 --- #### 三、结构示例(文字描述) ``` +-------------------+ | 输入像 | +-------------------+ ↓ +-------------------+ | 基础网络 | → 输出共享特征 +-------------------+ ↓ +-------------------+ | RPN网络 | → 生成候选框(Proposals) +-------------------+ ↓ +-------------------+ | ROI Pooling | → 统一特征尺寸 +-------------------+ ↓ +-------------------+ | 分类与回归分支 | → 输出检测结果(类别+坐标) +-------------------+ ``` --- #### 四、关键特点 1. **端到端训练**:RPN和Fast R-CNN共享特征,减少重复计算 2. **高效率**:RPN替代传统方法(如Selective Search),加速候选框生成 3. **多任务损失**:联合优化分类和边界框回归任务[^4] ---
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