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目标检测系列之二(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN

目标检测系列之二(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN) 内容目录 1 R-CNN1.1 候选框提取1.2 特征向量提取1.3 SVM分类1.4 候选框修正1.5 1.5 R-CNN的缺点 两个字:耗时。 2 Fast R-CNN 论文的题目是 《Fast R-CNN》,论文地址:https://arxiv.org/abs/1504.08083。 考虑到R-CNN耗时的问题,Fast R-CNN被提出来,基于VGG16的Fast R-CNN在训练速度上比R-CNN快9倍,测试速度快了200多倍,思路如下: 1) 首先采用Selective Search 4 Mask R-CNN 论文题目《Mask R-CNN》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.06870 Mask R-CNN主要由Faster R-CNN、RoI Align

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一文读懂目标检测:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD

) Fast R-CNN(Selective Search + CNN + ROI) Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; 3. 3.3 Fast R-CNN SPP Net真是个好方法,R-CNN的进阶版Fast R-CNN就是在R-CNN的基础上采纳了SPP Net方法,对R-CNN作了改进,使得性能进一步提高。 R-CNN与Fast R-CNN的区别有哪些呢? >分类+回归 现在的方法:一张完整图片-->CNN-->得到每张候选框的特征-->分类+回归 所以容易看见,Fast R-CNN相对于R-CNN的提速原因就在于:不过不像R-CNN把每个候选区域给深度网络提特征 + ROI) Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) 总的来说,从R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN一路走来,基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简

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    Fast R-CNN

    2.1、R-CNN and SPPnet 基于区域的卷积网络方法(R-CNN)通过使用深度卷积网络对目标方案进行分类,获得了良好的目标检测精度。然而,R-CNN有明显的缺点: 训练是一个多阶段的过程。 贡献 针对R-CNN和SPPnet的缺点,提出了一种新的训练算法,提高了它们的速度和精度。我们称这种方法为Fast R-CNN,因为它训练和测试相对较快。Fast R-CNN方法有几个优点: 1. 特性缓存不需要磁盘存储 3、Fast R-CNN的结构和训练 图1展示了Fast R-CNN架构。一个Fast R-CNN网络将整个图像和一组目标建议作为输入。 Fast R-CNN可以替换成SegDeepM代替R-CNN,这可能会带来更好的结果。当使用扩大的07++12训练集时,Fast R-CNN的mAP增加到68.8%,超过了SegDeepM。 表4比较训练时间和测试时间和R-CNN、SPPnet、Fast R-CNN在VOC07上的mAP。有截断SVD时Fast R-CNNR-CNN快213倍,没有时快146倍。

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    Mask R-CNN

    该方法称为Mask R-CNN,通过添加一个分支来预测一个目标掩码,与现有的用于边界框识别的分支并行,从而扩展了Faster R-CNN。 Mask R-CNN训练简单,只增加了一个小开销到Faster R-CNN,运行在5帧每秒。此外,Mask R-CNN很容易推广到其他任务,例如,允许我们在相同的框架下估计人类的姿态。 3、Mask R-CNN Mask R-CNN在概念上很简单:Faster R-CNN对每个候选目标有两个输出,一个类标签和一个边界框偏移量;为此,我们添加了第三个分支,输出目标掩码。 Faster R-CNN:我们首先简要回顾一下Faster R-CNN检测器。Faster R-CNN包括两个阶段。第一阶段称为区域建议网络(RPN),提出候选Faster 边界框。 Mask R-CNN输出如图2和图5所示。掩模R-CNN即使在具有挑战性的条件下也能取得良好的效果。在图6中,我们比较了Mask R-CNN基线和FCIS+++。

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    Faster R-CNN

    Faster R-CNN 晓雷 2 个月前 Fast-RCNN基本实现端对端(除了proposal阶段外),下一步自然就是要把proposal阶段也用CNN实现(放到GPU上)。 Sharing Features for RPN and Fast R-CNN 前面已经讨论如何训练提取proposal的RPN,分类采用Fast R-CNN。 可能让网络朝不同的方向收敛,a)那么我们可以先独立训练RPN,然后用这个RPN的网络权重对Fast-RCNN网络进行初始化并且用之前RPN输出proposal作为此时Fast-RCNN的输入训练Fast R-CNN b) 用Fast R-CNN的网络参数去初始化RPN。之后不断迭代这个过程,即循环训练RPN、Fast-RCNN。 ? (此处不太理解: 每次mini-batch的RPN输出的proposal box坐标信息固定,让Fast R-CNN的regressor去修正位置?) ?

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    Fast R-CNN

    Convolutional Network,你的直觉没错,它就是R-CNN的升级版。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1504.08083 在细说 Fast R-CNN 之前,不妨先看看 R-CNN 有什么令人诟病的地方: 1. 随着 Fast R-CNN 的到来,以上问题也就不复存在辣! 相比 R-CNN,除了各种快(见下段原论文引用)Fast R-CNN 有以下几个特性: Fast R-CNN trains the very deep VGG16 network 9× faster than 最后附上 Fast R-CNN 结构图和具体细节: ?

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    Mask R-CNN

    Mask R-CNN是何凯明大神最近的新作。Mask R-CNN是一种在有效检测目标的同时输出高质量的实例分割mask。 是对faster r-cnn的扩展,与bbox识别并行的增加一个预测分割mask的分支。Mask R-CNN 可以应用到人体姿势识别。 上图是Mask R-CNN的框架。是对faster r-cnn的扩展,与bbox识别并行的增加一个预测每一个ROI的分割mask的分支。 主要的要点有以下几点: 1、最重要的一点是Faster R-CNN没有设计网络输入与输出的pixel to pixel的对齐机制。 整个算法的细节如下: Loss fuction 多任务损失函数对于每一个ROI,L=L_cls+L_box+L_mask.其中L_cls和L_box与Faster R-CNN一样。

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    R-CNN,Fast R-CNN,Faster-RCNN快速理解

    检测资源合集http://objectdetection.cn/2018/05/14/awesome-object-detection/ R-CNN ? R-CNN ? Fast R-CNN ? 2.将整张图片归一化224*224输入到CNN ,整张图片送入CNN。 3.图片然后经过5层卷积操作后,得到一张特征图。 优点 不需要先分类再回归(R-CNN 中的步骤5和6),将这两个任务合并 Fast R-CNN通过CNN直接获取整张图像的特征图,再使用RoI Pooling Layer在特征图上获取对应每个候选框的特征 ,避免了R-CNN中的对每个候选框串行进行卷积(耗时较长) Faster-RCNN Faster R-CNN 取代selective search,直接通过一个网络学习【Region Proposal

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    R-CNN目标检测第三弹(Faster R-CNN

    今天,重看了 R-CNN 的终极改进版本 Faster R-CNN(NIPS 版)-本文提到的paper,若为特别指明,说的就是此版本。 研究院做出了 Fast R-CNN;而本篇paper,则是Kaiming 和 RGB的合作产生;今年CVPR17 的mask R-CNN也是两位大神的大作。 闲话以后再扯,我们就来看这一次改进是怎么让 R-CNN faster的。 但是它依旧不完全是一个end-2-end的工作,下面详细列出: 和R-CNN一样,Fast R-CNN的region proposal生成依旧严重依赖于 Selective Search算法(简写为SS 1.2、Fast R-CNN的主要解决手段 针对 Fast R-CNN 存在的上述问题,Faster R-CNN主要采用以下方式来解决: 1、设计专门用于region proposal generating

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    R-CNN 物体检测第二弹(Fast R-CNN

    今天,重看了 R-CNN 的后续改进 Fast R-CNN(Arxiv版)-本文中提到的paper,若未特别指明,说的就是此版本。 这里提一把辛酸泪。 大师兄作为该项目的实际负责人,他提出采用Fast R-CNN来进行检测,这也是我第一次听说R-CNN目标检测。 而R-CNN连续3篇的逐步改进,更是体现了CNN model的巨大能量和作者的天才思想。 现在,我们就来看这一次改进是怎么加速R-CNN并提升检测性能的。 1.2、Fast R-CNN的主要解决手段 针对 R-CNN检测算法的存在的上述问题,Fast R-CNN主要从以下几方面着手进行改进: 1、对 region proposal 生成算法保留,暂时不考虑改进 详细的在 R-CNN 的7.3节中有详细的描述。这里的变化由 R-CNN 中的proposal 的x,y,w,h输入变为这里的全连接层末端向量输入。

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    深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

    Fast R-CNN SPP Net真是个好方法,R-CNN的进阶版Fast R-CNN就是在RCNN的基础上采纳了SPP Net方法,对RCNN作了改进,使得性能进一步提高。 R-CNN与Fast RCNN的区别有哪些呢? 画一画重点: R-CNN有一些相当大的缺点(把这些缺点都改掉了,就成了Fast R-CNN)。 大缺点:由于每一个候选框都要独自经过CNN,这使得花费的时间非常多。 Faster R-CNN Fast R-CNN存在的问题:存在瓶颈:选择性搜索,找出所有的候选框,这个也非常耗时。那我们能不能找出一个更加高效的方法来求出这些候选框呢? 对于属于某一特征的候选框,用回归器进一步调整其位置 总的来说,从R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN一路走来,基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简,精度越来越高

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    Object Detection R-CNN

    那么ss算法在R-CNN中有什么用呢? 上文,我们分别介绍了R-CNN的四个部分和他们的作用,可以看到,其实都是之前的东西,但是R-CNN的成功之处在于找到一种训练与测试的方法,把这四个部分结合了起来,而准确率大幅提升的原因在于CNN的引入。 所以个人的看法是理解R-CNN的关键不在于上面提到的四个算法本身,而是它们在R-CNN到底是怎么训练和测试的! ? R-CNN的训练 R-CNN训练了CNN,SVM与Bounding box三个模型,因为ss算法用不着训练,哈哈~^.^~ 。 R-CNN的测试 经过训练的R-CNN就可以拿来做测试了,相比于R-CNN的训练过程,测试过程还是很简单的,因为对于一张图片而言它可以一次性完成的,它有下面几步: 1.ss算法提取1000-2000

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    【Faster R-CNN】1. 梳理Faster R-CNN的四个模块​

    Faster R-CNNR-CNN系列中第三个模型,经历了2013年Girshick提出的R-CNN、2015年Girshick提出的Fast R-CNN以及2015年Ren提出的Faster R-CNN Faster R-CNN是目标检测中较早提出来的两阶段网络,其网络架构如下图所示: ? 可以看出可以大体分为四个部分: Conv Layers 卷积神经网络用于提取特征,得到feature map。 在Faster R-CNN中,先将图片Resize到固定尺寸,然后使用了VGG16中的13个卷积层、13个ReLU层、4个maxpooling层。 与YOLOv3不同,Faster R-CNN下采样后的分辨率为原始图片分辨率的1/16(YOLOv3是变为原来的1/32)。 feature map的分辨率要比YOLOv3的Backbone得到的分辨率要大,这也可以解释为何Faster R-CNN在小目标上的检测效果要优于YOLOv3。 2.

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    Advanced CNN Architectures(R-CNN系列)

    Fast R-CNN R-CNN的下一个发展架构是Fast R-CNN。 这种架构使整个图像仅传入分类CNN一次,而不是通过分类CNN单独处理每个感兴趣区域(ROIs). FAST R-CNNR-CNN的10倍,因为它只为给定的图像创建卷积层一次。Fast R-CNN也需要更短的时间来测试一个新图。测试时间主要由创建候选区域时间决定。 Faster R-CNN Faster R-CNN 学会生成自己的候选区域 它接受一个输入图像,将图像传入 CNN 直到特定的卷积层 就像 Fast R-CNN 一样。 通过消除非对象区域分析步骤,Faster R-CNN是所有区域CNN中最快速的模型。 ? 区域选择 速度瓶颈: 包括Faster R-CNN在内的这些网络结构,是通过减少生成和决定候选区域所需的时间来提高对象检测模型速度。 Faster R-CNN实现

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    【深度学习】从R-CNN到Mask R-CNN的思维跃迁

    发现之前写R-CNN系列的文章,侧重于结构设计层面的,比较零散,我写一个侧重于从R-CNN到Mask R-CNN设计思路是如何演变的,对R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask 01 R-CNN ? R-CNN/Fast R-CNN/Faster R-CNN/Mask R-CNN比较 这里祭出我的多年珍藏(slides放在公众号了,回复R-CNN自取) ? Fast R-CNN -> Faster R-CNN因为RPN网络的引入,导致训练流程重新变成了RPN和Fast R-CNN交替训练4次(后续开源代码将RPN和Fast R-CNN联合训练了)。 从传统视觉到深度学习,RGB简单直接的应用CNN构造了R-CNN检测器,开启基于深度学习的目标检测新时代;从R-CNN到Fast R-CNN、Faster R-CNN通过实验观察和思考,发现问题,解决问题

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    论文阅读: R-CNN

    R-CNN对此提出了解决方案: 对于第一个问题,R-CNN中指出,Detection中最大的难关在于location。之前已经有人将location定义为regression问题了,但是效果并不好。 R-CNN思路如下: 1. R-CNN首先采用Selective Search来生成RP (每张生成约2k个) ; 2. 这也为R-CNN的孙辈——Faster R-CNN提出RPN埋下了伏笔。 检测算法的繁荣兴盛,自R-CNN始。 Result R-CNN一文既出天下惊。 效果更不要说了,在当年的ILSVRC2013数据集上的mAP测评一骑绝尘: ? ? RBG大神还饶有兴致地深入探究了一下R-CNN在ILSVRC2013上每个细类别的AP值: ? 在VOC2007上没有最好,只有更好: ? ? R-CNN的一些实图检测效果: ?

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    Few-shot Adaptive Faster R-CNN

    结合这些贡献,提出了一种新型的少拍自适应Fast R-CNN框架,称为FAFRCNN。 以往的检测架构分为R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Cascade R-CNN等两级或多级模型,以及YOLO、YOLOv2、SSD、Retinanet等单级模型。 将这三种新技术应用于Fast R-CNN模型中,得到了只需要几个目标域实例就能适应新域的少拍自适应Fast R-CNN (FAFRCNN)。 网格窗口宽度和高度h被设置成比例和比例作为锚框在更快的R-CNN。 具体来说,我们将更快的R-CNN ROI抽样扩展到实例ROI抽样。更快的R-CNN ROI抽样方案对ROI进行抽样,为分类和回归头创建训练数据。

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    Fast Point R-CNN | 一个跟Point R-CNN和Fast R-CNN都没啥关系的点云目标检测网络

    虽然名字很接近,但是Fast Point R-CNN不仅跟Fast R-CNN没有任何关系,它跟Point R-CNN也没太大关系,找前景点,做精细回归思想相似。 如果要强行归类的话,Fast Point R-CNN应该算是VoxelNet一派的。这一点从网络结构图中可以看出。 所以你现在已经跃跃欲试,准备入坑Fast Point R-CNN了吗? 且慢…… ? “模型在8块NVIDIA P40 GPU上进行训练,batch size设置为16”…… 再想想那些在一块1080Ti上就能训练的SECOND、PointPillars、Point R-CNN……

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    PaddlePaddle实战 | 经典目标检测方法Faster R-CNN和Mask R-CNN

    图2基于paddlepaddle训练的Mask R-CNN模型预测结果 从R-CNN到Mask R-CNN Mask R-CNN是承继于Faster R-CNN,Mask R-CNN只是在Faster 所以要想理解Mask R-CNN,就要先熟悉Faster R-CNN。 同样的,Faster R-CNN是承继于Fast R-CNN,而Fast R-CNN又承继于R-CNN,因此,为了能让大家更好的理解基于CNN的目标检测方法,我们从R-CNN开始切入,一直介绍到Mask R-CNN。 Mask R-CNN FasterR-CNN 在物体检测中已达到非常好的性能,Mask R-CNN在此基础上更进一步:得到像素级别的检测结果。

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