R-FCN论文解读

最新推荐文章于 2024-02-08 23:22:20 发布
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#rfcn #原理分析

R-FCN是基于Faster R-CNN的改进网络，通过使用ResNet作为基础结构并引入position sensitive prediction层，提高了运行速度和效率，同时保持了检测准确性。关键改进包括将所有ResNet层置于共享子网络中，减少计算量，以及利用K^2(C+1)的卷积层进行位置敏感的评分映射，结合ROIpooling和投票决策层，恢复目标位置信息。损失函数包含分类和回归两部分。

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相比较之前的faster-rcnn而言，rfcn比之运行速度更快，效率更高，在准确率上也没有下降。那么rfcn网络到底是什么样的网络呢？其比faster-rcnn的区别在哪里呢？

一、rfcn的基本结构：

1.一个基本的conv网络：ResNet101--------------->提取基本的特征

2.一个RPN网络（Faster Rcnn来的）

3.一个position sensitive的prediction层

4.ROIpooling+投票的决策层


---RFCN的idea出发点:

分类需要特征具有平移不变性，检测则要求对目标的平移作出准确的响应。Faster-rcnn类的方法在ROIpooling前都是卷积的，是具备平移不变性的，但一旦插入ROIpooling之后，后面的网络结构就不再具备平移不变性了。因此，我们需要position sensitive core map来把目标的位置信息融入到ROIpooling中。

---希望：

将耗时的卷积层都尽量移到前面共享的subnetwork上，也就是产生共享的feature map的网络。

---具体的改进：

Faster-rcnn中用的Resnet（前91层共享，插入ROIpooling，后面10层不共享）。

RFCN把所有的101层都改在了前面共享的subnetwork上，最后的prediction层卷积只用了一层，大大减少了计算量。

---实现：

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CV之DL之R-FCN：R-FCN算法(对比R-CNN)的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
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