R-CNN算法

最新推荐文章于 2025-06-16 11:41:50 发布
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分类专栏： R-CNN 文章标签： RCNN
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R-CNN算法序列博客共三篇，分别如下：

  1. R-CNN算法
  2. Fast R-CNN算法
  3. Faster R-CNN算法
    摘要：
    本文主要讲解R-CNN算法序列的第一篇，主要讲解R-CNN算法的原理和推导过程。

正文：
常见的CNN算法只能实现图片单一物体（对象）的识别，是一个分类问题。目标检测（Object Detection）比CNN更加复杂些，主要针对多对象图片的侦测识别，目标为识别图片中有哪些对象，同时需要得出该对象在图片的哪个位置上（即任务有两个）。

物体检测，最简单粗暴的方法是使用不同大小的边框进行CNN分类，才能解决图片中不同大小的对象识别问题。
Faster R-CNN 算法详解
reset2021的博客
03-03 595
深度特征网络（Backbone Network）：用于提取图像的高层次特征，比如 VGG 或 ResNet。区域建议网络（RPN，Region Proposal Network）：用于生成候选区域（RoIs）。Fast R-CNN 检测器：对每个 RoI 进行类别分类和边界盒回归。特征提取区域建议生成分类和回归Faster R-CNN作为一代经典的目标检测框架，其核心创新在于将区域建议生成与深度特征网络紧密融合，加快训练速度并显著降低计算复杂度。
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
R-CNN算法详解
AI之路
06-03 2万+
这是一篇比较早的Object Detection算法，发表在2014年的CVPR，也是R-CNN系列算法的开山之作，网上可以搜到很多相关的博客讲解，本篇博文没有按论文顺序来讲述，而是结合自己经验来看这个算法，希望给初学者一个直观的感受，细节方面不需要太纠结，因为很多部分在后来的算法中都改进了。论文：Rich feature hierarchies for accurate object detect
cnn算法
weixin_30533797的博客
03-08 1094
机器学习算法完整版见fenghaootong-github 卷积神经网络原理(CNN) 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： 输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征...
CNN算法详解（文末附代码）
最新发布
Poplar_go的博客
06-16 1545
由于MNIST图像是28x28，我们将它们作为输入，不调整大小（因为28x28已经比较小，而且我们的网络会进行两次池化，最后特征图会变小）。一般都是先看这个图片里的局部特征，比如耳朵、胡须、眼睛，然后在大脑里自己组合这些特征，像尖耳朵+胡须+圆脸就是猫了，那CNN的核心思想就是模仿这个过程，只不过是通过数学运算自动完成的。从专业角度来看，CNN主要是从局部到整体，以局部感受入手，先判断局部特征，以参数共享的方式减少计算量，然后通过多种复杂的数学变化，得出目标的整体特征，其中的专业属于详解见下。
R-CNN系算法
strive for the best 的博客
01-15 256
Part 1理论知识学习： 首先我学习了R-CNN系的几个主要算法， 1.R-CNN 我在上一周了解了目标检测的两个主要任务为物体的分类和定位。为了完成这两个任务，R-CNN的主要思想是利用计算机网络中滑动窗口的思想，采用对区域进行识别的方案。具体来说，就我理解应该是分以下四个步骤 一． 输入图片，用某种特定的算法提取出2000个类别独立的候选区 提取候选区。我们第一步的目的是获得2000个目标候选区域，有很多算法都可以完成这个任务，但是我看大多数用的好像都是一种叫Selective Search的算法，这
CNN有关算法介绍
07-14
李宏毅关于CNN卷积神经网络的一些理论知识讲解，适于深度学习入门者。
图像处理之图像检测与识别算法：Faster R-CNN：R-CNN算法详解
kkchenjj的博客
07-28 1093
Faster R-CNN进一步改进了Fast R-CNN，其中最显著的改进是引入了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）。RPN是一个全卷积网络，它在卷积特征图上滑动，为每个位置生成多个候选区域。RPN网络使用锚点（Anchors）来预测目标的边界框和分类，从而替代了Fast R-CNN中基于选择性搜索的候选区域生成方法。
【深度学习 & 目标检测】R-CNN系列算法全面概述（一文搞懂R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的来龙去脉）
z135733的博客
02-12 1万+
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。
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN算法对比
大彤小忆的博客
10-28 1708
  R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN算法都是基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法，是2-stage两阶段检测模型。   Region Proposal就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU)。   边框回归(Bouding Box Regression)：对RegionProposal进行纠正的线性回归算法，目的是为了让Region Propo
CNN算法流程详解说明
05-28
这个ppt是对论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》的流程解析，分析了论文里面的重要贡献，对于学习这个网络很有帮助
RCNN算法
Acmer_future_victor的博客
02-19 1513
Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。 这篇文章思路简洁，在DPM方法多年平台期后，效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的...
R-CNN系列算法介绍
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R-CNN系列算法
R-CNN(目标检测算法)介绍
Sea__c的博客
10-22 4296
因为一个框可以用四个值来表示（x,y,w,h）分别是框的中心点横坐标，中心点纵坐标，宽，高。由于物体标签训练数据少，如果要直接采用随机初始化CNN参数的方法,目前的训练数据量是不够的. 基于此，采用有监督的预训练，使用一个大的数据集（ImageNet )来训练AlexNet，得到一个1000分类的预训练（Pre-trained）模型。目标检测不仅需要确定目标的类别，还要找到目标在图像中的位置.由于各类目标不同的外观，颜色，大小以及在成像时光照，遮挡等具有挑战性的问题，目标检测一直处于不断的优化和研究中.
R-CNN算法理解
do_best_的博客
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论文题目《Rich feature hierarchies for accurate oject detection and semantic segmentation》即针对高准确度的目标检测与语义分割的多特征层级。 作者：Ross Girshick JeffDonahue,TrevorDarrell,Jitendra Malik发布于2014年 重要意义 1、在 Pascal VOC 2...
【目标检测算法】R-CNN（详解）
风口IT猪的成长录
08-14 1万+
目标检测算法之R-CNN学习目标1. 目标检测-Overfeat模型1.1 滑动窗口1.2 Overfeat模型总结2. 目标检测-R-CNN模型2.1 完整R-CNN结构2.2 候选区域（Region of Interest）得出2.3 CNN网络提取特征2.4 特征向量训练分类器SVM2.5 非最大抑制（NMS）2.6 修正候选区域3. 检测的评价指标3.1 IoU交并比3.2 平均精确率（mean average precision）map4. R-CNN总结4.1 流程总结4.2 缺点5. 总结6.
r-cnn算法
04-23
### R-CNN算法的原理与实现 #### 1. 算法的核心思想 R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一种用于目标检测的经典算法，其主要贡献在于将区域提议（region proposal）与卷积神经网络（CNN）相结合。通过这种方式，R-CNN能够有效地识别图像中的多个物体并标注它们的位置[^2]。 具体来说，R-CNN的主要流程分为以下几个方面： - **区域提议**：使用选择性搜索（Selective Search）技术生成大约2000个候选区域（Region of Interest, RoI），这些区域被认为是可能包含物体的部分。 - **特征提取**：对每个候选区域分别裁剪、缩放至固定大小，并输入到预先训练好的CNN模型中提取特征。 - **分类与回归**：利用支持向量机（SVM）对提取的特征进行分类判断；同时采用边界框回归器调整候选区域的位置以提高准确性。 这种设计使得R-CNN能够在复杂场景下取得较高的平均精度（mAP），相比之前的传统方法有显著提升[^2]。 #### 2. 特征共享机制 尽管R-CNN取得了很好的效果，但它存在一些效率上的不足之处。例如，在处理每张图片时都需要独立计算各个候选区域对应的深层特征，这导致了大量的重复运算。为此后续改进版本如Fast R-CNN引入了特征共享的概念来优化这一点： 在Fast R-CNN框架里，整个图像只经过一次完整的前馈过程获取全局特征图，之后再针对不同位置上的感兴趣区域执行池化操作从而获得局部描述子。这种方法不仅减少了冗余计算还提升了整体速度表现[^1]。 #### 3. Smooth L1损失函数的应用 为了增强模型稳定性以及应对可能出现的数据噪声问题,Fast R-CNN采用了smooth L1作为边框回归任务的目标函数替代原始平方误差形式(L2). 这一改动有助于缓解因极端样本引起的大梯度冲击现象进而保障收敛平稳性.[^5] 以下是Smooth L1定义的一个Python实现例子: ```python import torch def smooth_l1_loss(x, y, beta=1. / 9): """ Very similar to the smooth_l1_loss from pytorch, but with the extra beta parameter """ diff = (x - y).abs() loss = torch.where(diff < beta, 0.5 * diff ** 2 / beta, diff - 0.5 * beta) return loss.mean() ``` #### 4. 数据集准备与训练策略 考虑到实际应用场景中标记数据往往十分稀少,R-CNN采取了一种两阶段式的迁移学习方案: 首先是利用大规模公开可用数据库(比如ImageNet)完成初步参数初始化;接着切换至特定领域继续微调直至满足最终需求为止.[^2]
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