对Faster R-CNN的理解(2)

最新推荐文章于 2025-08-22 13:41:20 发布
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#人工智能

本文深入探讨了区域建议网络(RPN)在目标检测中的核心作用，详细解析了如何通过特征图上的每个点生成多个矩形建议框，以及这些框如何被标记为正负样本用于模型训练。

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

2. 区域建议网络

区域建议网络(Regional Proposal Network, RPN)，根据特征图上每一个点的向量，为这个点生成k个矩形建议框。每一个点输出的内容包括：reg层4个输出x、y、w、h，其中x、y是矩形建议框中心的目标，w、h是矩形建议框的宽度和高度，cls层输出两个数字，分别是目标、非目标的估计概率，也就是说，一个框就有6个输出。

一般在特征图上的一个点输出3种尺寸、3种比例的anchor，即一个点输出9个anchor，k=9，一般特征图的尺寸是60×40=2400，即一共产生2400×9=21600个anchor。对这20000多个anchor，以下两类分配正标签：（1）和某一个GT真实框具有最高IoU（Intersection-over-Union，交集并集之比）重叠的anchor；（2）和任意一个GT真实框的IoU超过0.7的。对于和任意一个GT真实框的IoU都小于0.3的anchor，分配负标签。其他的anchor不分配标签，也不参与训练。一个图像的损失函数是：

目标检测 | R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解
houjingchuan的博客
05-29 8894
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。
Faster R-CNN：端到端的目标检测网络
新缸中之脑
06-03 1927
传统的对象检测技术遵循下图给出的 3 个主要步骤。第一步涉及生成多个区域提案。这些区域提案是可能包含对象的候选区域。这些区域的数量通常为几千个，例如 2,000 个或更多。一些生成区域提案的算法的示例是选择性搜索和 EdgeBox。从每个区域提案中，使用各种图像描述符（例如方向梯度直方图 (HOG)）提取固定长度的特征向量。该特征向量对于对象检测器的成功至关重要。即使对象由于某些变换（例如缩放或平移）而发生变化，该向量也应该充分描述对象。然后使用特征向量将每个区域提案分配给背景类或对象类之一。
目标检测中的边界框(x,y,w,h形式转换与绘制)
Weary_PJ的博客
03-08 1万+
目标检测中的边界框(x,y,w,h形式转换与绘制) 之前做了个关于yolov4的目标检测项目, 对这个领域产生了兴趣, 决定系统的学习一下 记录来源: 李沐老师: 动手学深度学习 在线阅读 https://zh-v2.d2l.ai/ 目标检测起到的效果是找到物体的位置并且预测其类别, 效果如下图 我们通常使用边界框（bounding box）来描述对象的空间位置，也就是图中的蓝色框 而常见的对bounding box的描述形式有两种 x, y, w, h def box_corner_to_ce
YOLO v1学习笔记
KeEN_Xwh的博客
10-17 494
本专栏将从论文的角度解读一下CV方向的一些经典神经网络模型及其贡献与意义，以期加深自己的印象，后续可以随时翻看并且学习其中好的tricks。这一期仍然介绍目标检测的网络——YOLO v1，其也是one stage算法的起源网络。 论文相关信息 论文全名为《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》（链接），从名字也可以看出YOLO系列最大的优点就是速度快。这篇论文于2016年发表在CVPR上，使用的是PASCAL VOC 2007、201
目标检测概览
petSym的博客
03-07 1075
https://cloud.tencent.com/developer/news/281788 一、目标检测常见算法 object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。 物体的尺寸变化范围很大 摆放物体的角度，姿态不定 可以出现在图片的任何地方 物体还可以是多个类别 目前学术和工业界出现的目标检测算法分成3类 传统的目标检测算法：Casca...
从头学习opencv（21）--对象测量
weixin_40935479的博客
06-26 291
对象测量 弧长与面积 多边形拟合 几何矩计算 完整代码 import cv2 as cv import numpy as np def measure_object(image): gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|c...
Faster Training of Mask R-CNN by Focusing on Instance Boundaries
10-09
这篇论文很简单，但给出的结论很有意思，Edge Agreement Head相当于提供了更多的监督信息，为深度网络指了一个方向，少走一些弯路。尤其在训练早期，网络更容易迷茫的时候就更需要指条明路。 尤其值得一提的是，很显然边缘信息可以有助于所有图像像素级理解的应用，比如深度估计、光流计算等，大家不妨一试。
一文通透目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、DETR(首发于18年，修订于25年)
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结构之法 算法之道
05-02 13万+
一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 前言 之前我所在的公司七月在线开设的深度学习等一系列课程经常会讲目标检测，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，但一直没有比较好的机会深入（但当你对目标检测有个基本的了解之后，再看这些课程你会收益很大）。但目标检测这个领域实在是太火了，经常会看到一些写的不...
目标检测之Faster R-CNN
qq_45647530的博客
05-31 1038
阶段任务分类损失回归损失是否只对正样本回归RPN二分类交叉熵损失Smooth L1✅ 是Fast R-CNN多分类Softmax + 交叉熵Smooth L1（多类）✅ 是这种设计是 Faster R-CNN 成功的重要原因之一，为后续如 Mask R-CNN、RetinaNet 等提供了统一思路。
R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN的差异性
weixin_42430979的博客
05-11 334
R-CNN包括Region proposal(Selective Search)、Feature extraction、Classification（SVM）、Bounding-box regression(regression)四个部分。Faster R-CNN是端对端的网络，Region proposal、Feature extraction、Classification、Bounding-box regression四个部分均融合在CNN网络中。
从头开始训练Faster R-CNN-python源码.zip
05-02
2. **Faster R-CNN架构**： - **两阶段流程**：Faster R-CNN分为两个阶段，首先是RPN生成候选框，然后是基于这些候选框的分类和定位。 - **共享特征提取**：RPN和检测网络共用同一份特征图，减少了计算成本。 - *...
深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN
02-25
本文来自于个人微博，本文介绍基于regionproposal的R-CNN系列目标检测方法是当前目标检测技术领域最主要的一个分支。objectdetection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object...
基于Pytorch搭建Faster R-CNN实现飞机目标检测-数据集
01-09
本项目将介绍如何使用Pytorch框架来实现Faster R-CNN，以完成对飞机目标的检测任务。 首先，我们需要理解Faster R-CNN的工作原理。Faster R-CNN由两部分组成：区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）和基于...
Bot 流量“假阳性”调优笔记
@云安全小杜
08-19 1358
这次实验最大的收获是：与其在规则里“猜”爬虫长什么样，不如把判断逻辑外置到一个能持续学习的边缘节点。群联的清洗中心提供了实时封禁 API，让我们可以把模型结果直接落地，而不用改一行业务代码——这比传统“先打日志、再人工加黑名单”的节奏快了整整一个量级。
门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）
2501_91641025的博客
08-20 995
门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种改进结构，由 Cho 等人在 2014 年提出。它和 LSTM 一样，旨在解决RNN 的梯度消失和梯度爆炸问题，同时能够建模长距离依赖信息。与 LSTM 相比，GRU 结构更简洁，参数更少，计算效率更高。GRU 是 LSTM 的简化版，在很多任务上能取得相似甚至更好的效果。优点：计算效率高、参数量少、适合大规模训练。缺点：缺少独立记忆单元，在极长序列任务中可能稍逊于 LSTM。在实际应用中，
Huggingface-Qwen2源码解读
Jeremy程序员
08-19 1847
本文记录了基于HuggingFace Transformers最新master分支对Qwen2模型的学习过程。主要内容包括：1) 开发环境搭建（Python 3.11、PyTorch CPU版）；2) 模型测试代码实现，通过调参创建轻量级配置；3) 核心架构分析，包括分词编码、DecoderLayer处理流程（RMSNorm归一化、自注意力机制、前馈网络）和分组查询注意力机制；4) Qwen2的三大优化点：RMSNorm计算优化、RoPE位置编码和GQA注意力机制；5) 开发中遇到的版本依赖问题及解决方法。
【无标题】
As3310010的博客
08-20 765
从基础功能到自主决策：Agent 开发进阶之路
【笔记】动手学Ollama 第七章 搭建本地RAG
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ReedFoley的博客
08-22 865
正文详见：7.3 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用。
数据库审计是什么？主要功能详解与厂商解析
yuandiansec的博客
08-21 1052
数据库审计
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