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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### 关于 R-FCN 的相关论文 R-FCN（Region-based Fully Convolutional Network）是一种用于目标检测的深度学习框架，最初在 NIPS 2016 上被描述并发布了一篇重要论文[^1]。这篇论文由 Jifeng Dai、Yi Li、Kaiming He 和 Jian Sun 联合撰写，隶属于微软亚洲研究院视觉计算组[^2]。 #### 论文基本信息 - **标题**: R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks - **作者**: Jifeng Dai, Yi Li, Kaiming He, Jian Sun - **发表会议**: NIPS 2016 该论文提出了基于区域的目标检测新方法——R-FCN，通过完全卷积网络实现高效的目标检测任务。相比传统的 Faster R-CNN 方法，R-FCN 更加注重模型的速度和效率优化，在保持高精度的同时显著降低了推理时间[^5]。 #### 主要贡献 R-FCN 的核心创新在于引入了位置敏感得分图的概念，并利用这些得分图完成最终的分类与回归任务。具体来说，R-FCN 使用了一个全卷积结构来生成固定大小的空间特征映射，随后通过对感兴趣区域（RoI）执行桶平均池化操作，从而获得更精确的位置感知信息。 如果希望深入研究这一主题，可以访问原始论文链接或者查阅 GitHub 社区中的开源项目资源。例如，在实际应用过程中可能会遇到一些技术难题，比如训练 end2end_OHEM 版本时 loss_bbox 始终为零的情况，这通常可以通过调整 numpy 库版本等方式加以解决[^3]。 ```python import numpy as np # 示例代码展示如何验证 NumPy 是否存在问题 def check_numpy_version(): version = np.__version__ if tuple(map(int, version.split('.'))) < (1, 10, 4): raise ImportError("Your NumPy version is too old. Please upgrade to at least v1.10.4.") check_numpy_version() print(f"Numpy Version Checked: {np.__version__}") ``` 上述脚本可以帮助开发者确认当前环境中使用的 NumPy 版本是否满足最低需求。 ---
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