R-CNN regions with CNN features for detection and segmentation

最新推荐文章于 2024-07-14 18:01:31 发布
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本文分析了Ross Girshick等人提出的R-CNN方法，该方法通过将CNN特征应用于区域来实现准确的对象定位和语义分割。研究发现，在标记训练数据稀缺的情况下，采用监督预训练加特定领域的微调可以有效提升模型性能。

分析paper：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

                       Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik

R-CNN： Regions with CNN features

insights：

1）Apply CNN features to regions for localization and segmentation

2) When labeled training data is scarce, supervised pre-training + domain-specificfine-tuning... 


R-CNN（Regions with CNN features）
qq_34869928的博客
03-05 833
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于准确的目标检测和语义分割的丰富特征层次结构 - 简介 两个关键因素：(1) 将大型卷积神经网络（CNN）应用于自底向上区域推荐，以定位和分割物体；（2）当标签训练数据不足时，先针对辅助任务进行有监督预训练，再进行特定任务的微调，就可以...
（2）R-CNN: Regions with CNN features——pipeline 散装“缝合怪”
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05-19 506
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report (v5) 2014 年 论文名字比较长，平时说的 R-CNN 是按照文中的网络名称来讲的。按照论文名字来看的话，可以看到本文主要是提取丰富的特征层级，用来准确的物体检测和语义分割。 Abstract 在之前最好表现的是结合多个低层次图像特征和高层次上下文的复杂集成系统。 本文提出的简单的、可重组的检测算法。 两个两点：（1
RCNN (Regions with CNN) 目标物检测 Fast RCNN的基础
weixin_30642561的博客
09-26 156
Abstract: 贡献主要有两点1：可以将卷积神经网络应用region proposal的策略，自底下上训练可以用来定位目标物和图像分割 2：当标注数据是比较稀疏的时候，在有监督的数据集上训练之后到特定任务的数据集上fine-tuning可以得到较好的新能，也就是说用Imagenet上训练好的模型，然后到你自己需要训练的数据上fine-tuning一下，检测效果很好。现在达到的效果比目前最好的D...
目标检测风云（一）two-stage之 RCNN
北川大大的博客
02-22 1177
我先暴风哭泣一下，编辑了6个多小时，没有保存的我卷土重来了，大家使用markdown的时候记得及时保存 最近在看decetion的问题，整理了一下近些天来读的paper~ RCNN 问题 如何利用深度的神经网络去做目标的定位？ 如何在一个小规模的数据集上训练能力强劲的网络模型？ 解决 利用候选区域与 CNN 结合做目标定位 借鉴了滑动窗口思想，R-CNN 采用对区域进行识别的方案。 具体是...
【AI】目标检测算法【R-CNN：Regions with CNN features】
Young_Pro的博客
07-14 1664
R-CNN通过结合选择性搜索、深度 CNN 特征提取、SVM 分类和边界框回归，实现了对图像中对象的检测。虽然 R-CNN 在准确率上取得了显著成果，但由于其处理速度慢，不适合实时应用。后续的Fast R-CNN等算法对其进行了改进，提高了速度和效率。
目标检测经典论文——Faster R-CNN论文翻译：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Net
bigcindy的博客
07-29 5546
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Faster R-CNN：通过Region Proposal网络实现实时目标检测 Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun Abstract State-of-the-art object detection networks depend on r...
R-CNN: Regions with CNN features
张家坎的博客
02-06 931
论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation official code - caffe: https://github.com/rbgirshick/rcnn 结合了两个关键技术 （1）可以在自下而上的 region proposal 上应用大型卷积神经网络（CNNs）来定...
R-CNN(Regions with CNN features)
whyymlm的博客
03-30 1140
本篇论文是目标检测的开山之作，之后的大部分文章都是基于本篇论文进行修改和优化得到的产物。之前的目标检测算法是穷举搜索（ExhaustiveSearch）：使用一个窗口在图片上进行滑动，改变窗口的大小，继续扫描整张图像。通过寻找响应值最高的那个位置作为预测的目标。而本文是首先从图像中提取可能是物体的区域，然后对这些区域进行判断。这样的做的优点是过滤掉了一些无用的box ,节省了时间。 主要流程：1....
Regions with CNN features (R-CNN)
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02-10 299
Regions with CNN features (R-CNN) 基于卷积神经网络特征的区域方法 如下图。1.输入图像。2.基于原始图像提取种类独立的区域，构成候选区域集。3.对第2步提取出来的所有区域计算CNN特征，得到特征向量。4.使用特定的SVM分类器对第3步的特征向量进行分类。 主要有两个重要的观点： (1) 将CNN结构应用到候选区域 (2) 针对标记数据很少的...
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03-17
R-CNN, matlab 代码: Regions with Convolutional Neural Network Features,卷积神经网络，此代码容易看懂，实现，适合学习 改进！
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R-CNN(Regions with CNN features)学习笔记 原论文：《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》 代码地址：（matlab）https://github.com/rbgirshick/rcnn 一、模型的使用步骤 对一张图片生成多个候选区域；...
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背景知识 在目标检测评价中,有一个参数定位准确率,即IOU,IOU计算公式如下: ​ 简单来说,IOU就是模型预测的bounding box与标记bounding box的重合率. 通常我们预测的bounding box是无法与标记bounding box完全重合的,例如下面几种情况: 因此可以通过求两个bounding box的重合率即IOU,并设定一个阈值t0,并认为IOU值
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R-CNN论文翻译（已校正）
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04-01 1884
此篇为RCNN系列论文：R-CNN论文翻译（Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation）翻译（已逐句校正，方便大家学习）
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### R-CNN 论文下载及相关信息 R-CNN 是一种早期的物体检测框架，其核心思想是结合区域建议（Region Proposal）技术和深度学习中的卷积神经网络（CNN）。最初的 R-CNN 方法由 Ross Girshick 等人在 2014 年提出[^2]。如果需要获取原始论文，可以通过以下方式找到： #### 获取 R-CNN 论文的方法 1. **官方学术资源网站** 可以访问 IEEE Xplore 或者 CVPR 官方会议页面来查找并下载 R-CNN 的原始论文《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》。 2. **开源平台** 如果无法通过付费渠道获得论文，可以尝试在 arXiv 上寻找相关版本。尽管 R-CNN 的初版并未发布在 arXiv 上，但许多后续改进版本如 Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 都有公开的预印本链接[^1]。 3. **第三方学术搜索引擎** 使用 Google Scholar (scholar.google.com) 输入关键词 “Rich feature hierarchies for accurate object detection”，即可找到多个可供下载的来源。 #### R-CNN 的主要贡献及其局限性 - R-CNN 提出了将 CNN 应用于目标检测的新范式，即通过 Selective Search 技术生成候选框，并对每个候选框独立提取特征后送入支持向量机（SVM）完成分类任务。 - 尽管取得了显著成果，但也存在明显不足之处：多阶段训练流程复杂；需存储大量中间特征文件占用空间大；每张图像上的所有提议区域都需要分别输入至 CNN 中计算特征耗时严重等问题被后来的工作逐步优化解决[^3]。 以下是实现经典 R-CNN 流程的一个简化伪代码示例： ```python def r_cnn(image): # Step 1: Generate region proposals using selective search algorithm. regions = generate_region_proposals(image) # Step 2: Extract features from each proposal via pre-trained CNN model on ImageNet dataset. cnn_features = [] for region in regions: feature = extract_feature_with_pretrained_CNN(region) cnn_features.append(feature) # Step 3: Train SVM classifiers based on extracted features to predict classes of objects within those bounding boxes. predictions = apply_trained_SVMs(cnn_features) return predictions ```
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