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详解RPN网络

引言 RPN(Region Proposal Network)是Faster-RCNN网络用于提取预选框(也就是RCNN中使用selective search算法进行Region Proposal的部分...),我们知道RCNN及Fast-RCNN中一个性能瓶颈就是提取预选框的部分,而RPN很好地对这个部分进行了优化,原因在于它将卷积神经网络引入了进来,使用特征提取的形式生成出预选框的位置从而降低了selective...RPN( Region Proposal Network) :- CNN从特征图中学习分类的方式,RPN也从特征图中学习生成这些候选框。一个典型RPN网络如图所示。...由于RPN是一个模型,每个模型都有一个成本函数来训练,所以RPN也是如此。 RPN的损失函数可以表示如下: 举例 让我们用一个例子来回顾RPN的整个流程。

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RPN网络解读

RPN网络源码解读 在高层的feature map初次计算anchor box点数值 60x40x9。9代表一个特征维度生成9个anchor box, 但特征层w,h为啥是60,40不应该是相等的?...不,在源码中还是进行了进一步的筛选(进一步筛选就是计算与GTBOX的IOU值,这一条件作为判断,IOU值大的自然就保留下来,很遗憾一开始的RPN网络选出大多数都是背景,难道就让fastrcnn计算一堆背景么...总结:以上所述操作就是RPN网络筛选proposal用于训练fastrcnn网络的内容(ps:这绝不是用于训练RPN网络的anchorboxs框),你觉得RPN网络的sore得分选出来的框再来训练自己还有意思么...,这就好比,我自己出题给自己做,然后再打分,这也违背了监督式学习 下面再写RPN网络的训练过程,以及RPN训练的监督框是怎么来的。

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区域候选网络RPN

区域建议网络(RPN)首先在faster rcnn中提出。...图1 九个候选框(anchor)示意图 针对该像素点的每个候选框需要判断其是不是目标区域,如果是目标区域,其边框位置如何确定,具体过程如图2所示,在RPN头部 ,通过以下结构生成 k个anchor。...图 2 RPN 过程示意图 如图2所示,针对特征图中的某一个位置的像素点,对应会有9个候选框。...因为输入RPN中有256个通道的特征图,所以要同时对每个通道该位置的像素点都使用不同的3×3的滑动窗口进行卷积,最后将所有通道得到的该位置像素点的卷积值都加起来,得到一个新的特征值,最终使用256组这样的...在 RPN中部,分类分支(cls)和边框回归分支(bbox reg)分别对这堆anchor进行各种计算。

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RPN网络代码解读

首先,来看一下Faster RCNN中RPN的结构是什么样子的吧。...可以看到RPN直接通过一个卷积层rpn_conv/3×3直接接在了分类网络的特征层输出上面,之后接上两个卷积层rpn_clc_score与rpn_bbox_pred分别用于产生前景背景分类与预测框。...大体的结构如下图所示: 虽然在上面的图中能够对RPN网络有一个比较直观但是笼统的概念,其具体内部搞了啥子,并不清楚。所以还是撸一下它里面的代码看看吧,首先来看RPN模块中各个文件说明。...现在对RPN网络的结构和RPN模块中文件有了一个大体的认识,那么接下来就开始阅读里面的实现代码,看看它究竟干了些什么事情。 2....实际上,这一层的4个输出,rpn_labels是需要输出到rpn_loss_cls层,其他的3个输出到rpn_loss_bbox,label实际上就是loss function前半部分中的 P i ∗

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Faster RCNN:RPN,anchor,sliding windows

RPN网络结构是什么?实现什么功能?具体如何实现? 单个RPN网络结构如下图:  ?...同传统滑窗方法提取区域建议方法相比,RPN网络有什么优势?...窗口建议,RPN+ZF测试时采用300窗口建议;  结果:RPN+ZF方法获得59.9%的mAP,由于卷积层共享并且只有300个候选窗口,RPN+ZF方法检测速度更快; b.第2组实验  目的:...【RPN与ZF没有共享卷积层】,测试时采用不同RPN候选窗数目进行;  结果:测试时300候选窗RPN获得56.8%的mAP,这是由于训练和测试的区域建议方法不一致造成;使用Top-100窗口建议仍然有...300候选窗RPN获得56.8%的mAP相比,采用VGG-16训练RPN使得mAP达到59.2%,表明VGG-16+RPN提供区域建议质量更高【不像死板板的Selective Search,RPN可以从更好的网络中获利进行变化

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Region Proposal Network (RPN) 架构详解

简介 如果您正在阅读这篇文章[1],那么我假设您一定听说过用于目标检测的 RCNN 系列,如果是的话,那么您一定遇到过 RPN,即区域提议网络。...如果您不了解 RCNN 系列,那么我强烈建议您在深入研究 RPN 之前单击此处阅读这篇文章。...RPN CNN 从特征图学习分类的方式,RPN 也学习从特征图生成这些候选框。...由于 RPN 是一个模型,并且每个模型都有一个要训练的成本函数,因此 RPN 也是如此。 RPN 的损失或成本函数可以写成 ❝注意:- PN 不关心对象的最终类(例如猫、狗、汽车或人等)是什么。...总结 区域提议网络 (RPN) 的输出是一堆框/提议,它们将被传递给分类器和回归器以最终检查对象的出现。简而言之,RPN 预测一个锚点是背景还是前景的可能性,并对锚点进行细化。

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如何计算FMEA的风险顺序数(RPN

在FMEA中,风险顺序数(RPN)是一种常用的指标,用于评估和排序故障模式的风险严重性。本文将介绍如何计算FMEA的风险顺序数(RPN)?...一、RPN的计算方法RPN是通过将潜在失效模式的严重性(S)、出现频率(O)和检测能力(D)三个因素相乘而得到的,即:RPN = S x O x D其中,S、O和D分别代表:S(Severity):失效模式的严重性...评估标准如下表:图片根据以上三个因素的评估结果,可以计算出每个失效模式的RPN值。RPN越高,意味着失效模式的风险越大。...二、RPN的应用RPN可用于评估FMEA中的失效模式的风险严重性,并帮助团队选择优先解决的失效模式。RPN也可用于跟踪失效模式的改进,评估改进效果。...如果RPN值高于团队设定的阈值,则需要采取措施来降低风险。

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深度学习: 从 Selective Search 到 RPN

RPN 把生成 RP(Region Proposal,也即 RoI)这种事情也交给了神经网络。 RPN的本质是 “ 基于滑窗的无类别obejct检测器 ” : ?...在train阶段,会输出约2000个proposal,但只会抽取其中256个proposal来训练RPN的cls+reg结构;到了reference阶段,则直接输出最高score的300个proposal...此时由于没有了监督信息,所有RPN 并不知道这些proposal是否为前景,整个过程只是惯性地推送一波无tag的proposal给后面的Fast R-CNN。...RPN的运用使得region proposal的额外开销就只有一个两层网络。 Faster R-CNN、Mask R-CNN 即采用 RPN 。...在FPN被提出之后,RPN还可以借助FPN来输入多种size下的feature map,这样大大降低了对小物体的漏检率。

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SiamRPN:孪生网络与RPN的结合

受到最先进的候选区域提取方法RPN 的启发,我们对相关feature map进行提议提取。与标准RPN不同,我们使用两个分支的相关特征映射进行提议提取。...在跟踪任务中,我们没有预定义的类别,因此我们需要模板分支将目标的外观信息编码到RPN要素图中以区分前景和背景。...2.相关工作 2.1 RPN RPN即Region Proposal Network,是用RON来选择感兴趣区域的,即proposal extraction。...smoothL1损失: 3.5 训练阶段:端到端训练孪生RPN 因为跟踪中连续两帧的变化并不是很大,所以anchor只采用一种尺度,5种不同的长宽比(与RPN中的3×3个anchor不同)。...模板帧在RPN中经过卷积层, 和 当作检测所用的核。

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COOPERATING RPN’S IMPROVE FEW-SHOT OBJECTDETECTION

(2)我们提出利用RPN冗余来克服建议忽略效应。(3)设计了一种RPN集成机制,在同时训练多个RPN的同时,加强了RPN之间的多样性和协作。...在下面,除非另有说明,对RPN的引用实际上是对RPN分类器的引用。使用交叉熵损失Lcls = LCE训练具有单个分类器的RPN,并产生单个预测。...通过多样性损失,我们鼓励概率矩阵有秩N,所以每个RPN对NA盒的集合有不同的反应。这个过程确保每个RPN是某些箱子中最确定的RPN,以便每个RPN都被选择和训练。...如果一个RPN的响应低于φ,那么这个RPN将会受到惩罚。最终的合作损失是所有前台盒子和所有RPN的合作损失的平均值。...Naive RPN Ensembles.我们将corpn与相同数量的单独训练的RPN集合进行比较,每个RPN初始化不同。 在微调阶段,我们将相同的RPN选择机制应用于两种方法。

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