Fast RCNN

已于 2022-01-30 08:51:31 修改
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分类专栏： 深度学习算法 文章标签： 深度学习 神经网络 计算机视觉 卷积神经网络 机器学习
于 2021-12-22 11:35:52 首次发布
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基于RCNN的改进，使用了SPPNet中提到的子图特征索引，从而只需要对输入图片做一次卷积就可以得到所有框的卷积结果。
另外使用ROI pooling将不同尺度的子图缩放到同一尺度，从而让全连接层可以处理。
另外删掉了RCNN中的SVM而用cross entropy loss来代替，联合regression loss可以让模型后半部分可以端到端的训练。

ROI(region of interest) pooling：和SPP的目标一样，就是将不同尺度的图片缩放到同一尺度的特征图，只不过ROI就是做的单一尺度，而SPP做的是多尺度。

目标检测—Fast RCNN
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R-CNN是Ross Girshick大神的一大杰作，14年发表在CVPR上，目前已有超过2万的引用量，在目标检测领域有着里程碑式的意义。
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主要贡献： ①规避R-CNN中冗余的特征提取操作，只对整张图像全区域进行一次特征提取（首次在SPP-Net中提出）； ②用RoI pooling层取代最后一层max pooling层，同时引入建议框信息，提取相应建议框特征； ③Fast R-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层，可同时输出分类结果和窗口回归结果，实现了end-to-end的多任务训练【建议框提取除外】，也不需要额外的特征存储空间【R-CNN中这部分特征是供SVM和Bounding-box regression进行训练的】； ④采用SVD对
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目标检测之FAST RCNN论文简读
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本文提出了一种基于区域的快速卷积网络方法（Fast R-CNN）用于目标检测。Fast R-CNN 在先前工作（RCNN）的基础上，通过深度卷积网络高效分类候选目标区域。解决目标检测这种复杂任务，目前多阶段处理的训练方法如（RCNN, SPP,OverFeat,segDeepM）是慢和不够优雅。目标检测的复杂性在于要精确定位目标。就是需要创建两个主要通道。一、多个候选框。二、这些候选框是粗略的，必须通过重新精确定位。
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wu
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Fast RCNN算法详解论文背景算法对比算法背景算法详解ROI Pooing初始化预训练神经网络微调多任务损失函数Mini-batch samplingBack-propagation through RoI pooling layers.SGD hyper-parameters实验 论文背景 论文名称：Fast R-CNN 论文链接：https://arxiv.org/abs/1504.080...
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anchor不是候选框（Proposal），后面会提到二者的区别。我们在特征图中找一个点，就可以在原图中找到对应的一个像素点，以该像素点为中心，画出9个不同大小和长宽比的框，称为anchor。如下图所示，这些anchor里面可能包含目标，也可能没有目标。因为我们在一张图中想找的的目标的大小和长宽比并不是固定的，所以这里用9个不同大小和长宽比的anchor来进行预测。那么为什么是9个anchor呢？
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