FasterRCNN----ROI pooling

最新推荐文章于 2021-06-06 11:59:17 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/mimandehuanxue/p/8996012.html
本文介绍ROIpooling技术如何有效解决区域提议网络（RPN）产生的候选区域形状和大小不一的问题，确保后续处理阶段的一致性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ROI pooling是为了解决，RPN给提供的候选框形状大小不一致的问题。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mimandehuanxue/p/8996012.html

Faster-RCNN（一）之ROI Pooling层
xue_csdn的博客
08-04 1336
Faster-RCNN可看作是在Fast-RCNN的基础上，加了RPN层。其网络结构如下图所示（图片源于网络 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9247863.html）： 图1 其实在Fast-RCNN阶段就出现了ROI Pooling层，弥补了R-CNN阶段“将输入图片缩放为统一大小”的缺点，避免将图片拉伸变形，提高检测精度。但是在ROI Pooling之后的F...
Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master
04-28
3. **检测网络（Detection Network）**：对RPN提出的候选区域进行进一步处理，通过池化操作（RoIPooling）将不同大小的区域转换为固定尺寸的特征向量，然后输入到分类器和回归器中，分别预测目标类别和精炼边界框...
第二课：fasterRCNN之ROI Pooling层解析
DOTWOLF的博客
03-03 1687
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； 借助于RoI pooling，Fast R-CNN可以复用卷积特征。考虑到所有候选区域均位于一张图片上，Fast R-CNN对图像整体进行卷积。RoI pooling为每个候选区域提取固定大小的特征图。R-CNN在原...
Faster RCNN及RoI pooling小结
ljmiiianng的博客
09-23 415
RoI： Region of interest也称作Region Proposal 指目标检测one-stage和two-stage差的那部分，具体是说现在img中找到所有可能的存在object的区域 后续再对这些区域进行判别识别存在目标object 对于不需要预生成RP的Detection算法而言，算法只需要完成三个任务： 1特征抽取 2分类 3定位回归 对于有预生成RP的Detection算法...
Faster RCNN源码解读（3）RoI Pooling
weixin_44929101的博客
04-24 635
前言 今天讲最后几部分，首先我们一起学习RoI Pooling部分，先让我们看一下原理： 先来看一个问题：对于传统的CNN（如AlexNet和VGG），当网络训练好后输入的图像尺寸必须是固定值，同时网络输出也是固定大小的vector or matrix。如果输入图像大小不定，这个问题就变得比较麻烦。有2种解决办法： 从图像中crop一部分传入网络 将图像warp成需要的大小后传入网络 可以看到无...
CV-笔记-重读Fast R-CNN的ROI pooling
BLUE BOX
10-29 482
Fast R-CNN主要是使用了一个ROI Pooling操作来对候选区域进行分类和包围框的微调。 这里主要说明一下ROI pooling是怎么做的，主要包括： 原图上的ROI坐标如何映射到feature map上？ ROI Pooling是如何做？ ROI Pooling的梯度反向传播是怎么做的？ 那么多的ROI Pooling做完以后是怎么进入到全连接层进行训练的？ 正负样本怎么制作？ lo...
simple-faster-rcnn-pytorch_simple-faster-rcnn-_rcnnpytorch代码_pyt
09-11
在PyTorch中，RoIAlign层取代了RoIPooling，以更精确地对应RoI内的像素。 3. **损失函数**：Faster R-CNN的损失函数包括两个部分：RPN的分类损失和回归损失，以及检测网络的分类和边界框回归损失。分类损失衡量的是...
faster-rcnn-master-tensorflow
06-13
3. **RoI Pooling**：为了将不同大小的RoIs转换为固定尺寸的特征表示，以便进行后续的分类和回归，Faster R-CNN使用RoI Pooling层。它将每个RoI划分为网格，并对每个网格子区域进行池化。 4. **Fast R-CNN和Faster ...
keras-faster-rcnn-master-圆盘.zip
10-16
6. **RoI池化层（RoI Pooling）**：对每个候选框进行池化，将不同大小的区域转换为固定尺寸的特征向量。 7. **分类和回归**：对每个RoI进行分类（是否为圆盘）和回归（调整框的位置和大小）。 8. **后处理**：根据...
FasterRcnn原理详解
10-04
本课程详细讲解了FasterRcnn的网络结构原理以及训练方式，搭配简单易懂的示意图，带你彻底领悟FasterRcnn的精髓所在！！！
Faser-RCNN之ROIPooling详解
weixin_47142735的博客
06-06 2244
在Faster-rcnn中，ROIPooling的作用是将原图像上不同大小的proposal映射到特征图上同等大小的区域，以便后面进行分类和回归预测。既然是pooling,它的本质也是一种最大池化。那么究竟是如何映射的呢？ 可以通过代码来了解一下 这个是roi的代码部分，其中输入feature是网络输出的特征图，proposal是RPN网络生成的，并且经过筛选的候选框，image_shapes是原始图像的尺寸。输出就是经过roi之后固定区域的候选框。 通过debug来详细看一下各个部分的形状 featur
faster rcnn中Roi pooling层的个人理解
gbyy42299的博客
05-17 2万+
每次看Faster rcnn的paper都能收获到不少东西，所以这个博客的目的就是为了记录自己看这篇paper的过程中的一些理解。本文为自己根据大家的博客的内容摘取和自己的理解汇合完成：Faster rcnn的整体构架：训练的大致过程：1、图片先缩放到MxN的尺寸，之后进入vgg16后得到（W/16，H/16）大小的feature map；2、对于得到的大小为（W/16，H/16）的feature...
Fast R-CNN与ROI Pooling
yiran103的专栏
06-12 6918
不同于图像分类，在物体检测任务中一幅图片上出现的目标数量和大小是任意的；与之相矛盾的是全连接层只能接受固定大小的输入。R-CNN首先提取建议区域（约2000），裁剪缩放到固定大小；然后将所有候选区域送入卷积网络进行分类和回归。显然，以上做法是非常耗时且低效的。候选区域之间存在大量重叠，这意味着提取的卷积特征包含大量冗余。 借助于RoI pooling，Fast R-CNN可以复用卷积特征。考虑到...
目标检测Fast RCNN中的ROI pooling
qq_32172681的博客
08-11 654
目标检测的任务可以分为两步：选出所有可能存在物体的候选框、判断候选框中的物体是否为前景或者背景。 但是这可能会产生很多的候选区域，如果把它们都喂入CNN，计算量将特别大，这也是rcnn效率低的原因所在。rcnn对每个候选区域都进行CNN计算，而一张图片的候选区域多达2000个。由此产生了ROI pooling。 ROI，region of interets。 ROI pooling，它...
针对Faster RCNN具体细节以及源码的解读之RoIPooling层
xyy19920105的博客
12-28 2万+
从今天开始，阅读faster rcnn的相关代码，并记录我对faster rcnn中特别的层的理解。注意，RBG大神认为CPU版本的太慢了，故有些操作CPU版压根就没有实现。RoI Pooling就是实现从原图区域映射到conv5区域最后pooling到固定大小的功能。 输入，b0 为卷积的feature map，b1 为rois。 LayerSetUp 将参数赋值。 Reshape 将
ROI Pooling层详解
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AUTO1993的博客
11-12 7万+
ROI Pooling层详解 原文链接：https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-explained/ 目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段： （1）region proposal：给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置
ROI Pooling的相关理解及Fast R-CNN与R-CNN的简单对比
asonle的专栏
06-29 1159
ROI Pooling介绍ROI Pooling是Pooling的一种。在CNN中，Pooling层的作用主要有两个：引入invariance，包括translation-invariance，rotation-invariance，scale-invariance。完成feature map的聚合，实现数据降维，防止过拟合。ROI Pooling将不同输入尺寸的feature map（ROI）通...
魔数湖南大学程序设计作业
梨花压海棠的博客
11-14 1313
【问题描述】 魔数是由数字1、14和144连接而成的数，可以使用这些数任意多次，因此14144、141414和1411是魔数，而514和414不是。 【输入形式】 输入一个整数n(1≤n≤109)。 【输出形式】 如果n是魔数，则输出"YES"，否则输出"NO" 【样例输入1】 114114 【样例输出1】 YES 【样例输入2】 441231 【样例输出2】 NO 实现思路：找出1，14，144各有几个，再将每个数个数与相应的个数相乘得到一个数字位数，再将这个数字位数与输入的
详细的Faster R-CNN源码解析之ROI-Pooling逐行代码解析
jiongnima的博客
04-20 1万+
   在笔者的上一篇博客中，解析了Faster R-CNN中的RPN代码，在本篇博客中，笔者详细地解析一下ROI-Pooling代码。为大家讲解2015年Fast R-CNN的核心贡献(ROI Pooling被Faster R-CNN沿用)ROI Pooling的实现原理。(笔者其实一年半之前就看过这个代码，只是当时没有写到博客上，感慨.jpg)   在代码解析正式开始之前，笔者声明几点：1. 本...
掌握Faster-RCNN深度学习模型实现与应用
- **感兴趣区域池化**: 实现 RoI Pooling，将不同大小的候选区域映射为固定大小的特征。 - **损失函数计算**: 包括分类损失和回归损失，以及它们的平衡。 - **训练与评估**: 使用 TensorFlow 的优化器进行模型...
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