一、Faster-RCNN基本结构该网络结构大致分为三个部分：卷积层得到高位图像特征feature maps、Region Proposal Network得到候选边框、classifier识别出物体及得到准确bounding box。二、feature maps最后一层卷积层输出。三、RPN1、RPN（Region Proposal Networks）feature maps再以3x3的卷积核进
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2023-07-11 16:54:12
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1、执行流程数据准备 train_net.py中combined_roidb函数会调用get_imdb得到datasets中factory.py生成的imdb
然后调用fast_rcnn下的train.py中get_training_roidb，
进而调用roi_data_layer下roidb.py中的prepare_roidb会为roidb添加image等信息。 数据输入 roi_dat
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2024-01-03 06:08:11
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如下图所示为Faster RCNN算法的基本流程，从功能模块来讲，主要包括四个部分：特征提取网络、RPN模块、RoI Pooling(Region of Interest)模块与RCNN模块，虚线表示仅仅在训练时有的步骤。Faster RCNN延续了RCNN系列的思想，即先进行感兴趣区域RoI的生成，然后再把生成的区域分类，最后完成物体的检测，这里的RoI使用的即是RPN模块，区域分类是RCNN网
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2024-01-08 16:46:38
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1 介绍本文基于《Fast R-CNN》翻译总结，作者是Ross Girshick（Microsoft Research）。 Fast Region-based Convolutional Network method (Fast R-CNN) 用来进行物体识别。相比于图片分类，物体识别更具挑战，需要更加复杂的方法来解决。R-CNNR-CNN有以下三个缺点： 1.训练是多步骤的：R-CNN首先微调
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2024-01-12 09:25:18
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参考github的samples，写下加深理解Faster RCNN是一个二阶段模型，部署起来比一阶段网络麻烦一些。在本示例中，使用了TensorRT的一个叫做RPROI_TRT的plugin library，它融合了RPN和ROIPooling。这部分比较重要，首先介绍：layer {
name: "RPROIFused"
type: "RPROI"
bottom: 'rpn_cls
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2023-11-12 14:13:09
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一、RPN: 首先图片经过backbone抽取特征图 然后，RPN网络首先对特征图做一下卷积，比如3*3*256，对于特征图上每个像素点就得到（1,256）的长向量，分两支分别判断： 1.是不是物体（因为只是区域建议，只需要区分是前景还是背景） 2.若是物体（即认为此号anchor是Positive
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2020-05-13 10:50:00
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一、问题： 介绍一下FasterRCNN, 以及每一代的改进？二、答案（总结）： 1、 Faster-RCNN系列总共三个：分为RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN; 2、RCNN主要方法是： 1）首先，使用SS算法（图像处理算法：Selective search算法）在原图上自上而下提取出2000多个框图，即Region Proposal；
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2024-03-15 21:28:25
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翻译自https://medium.com/@smallfishbigsea/faster-r-cnn-explained-864d4fb7e3f8Faster R-CNN有两部分网络：region proposal network（RPN）用来生成“region proposal” 以及一个利用这些proposal来做检测的网络。Faster R-CNN与它的上一个版本检测网络Fast R-CN
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2024-06-06 07:13:40
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0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法，在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题（我真是太菜）1. 运行环境配置 代码的README里面说明了，环境要求既有是这个git里面的，还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境。基本上包括：python2.7CUDA（并行计算库）>=6.0cudnn（
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2024-02-22 13:21:15
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RCNN, Fast RCNN, Faster RCNNRCNN RCNN是最早将ConvNet引入目标检测邻域的算法，和图像分类算法不同，目标检测领域的主要任务不仅要图像进行分类还要图像中物体存在的具体位置进行框选，更正规的说法是，对于一张输入图片，合格的目标检测算法要能够框选出图中有效目标（训练时设置的类别）所在的区域， 并对其进行正确分类。 RCNN作为目标检测算法，必然需要完成框选和分类
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2024-04-26 08:53:01
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Faster - RCNN 的前世今生Faster-RCNN是从R-CNN发展而来的，从R-CNN到Fast-RCNN，最后到Faster-RCNN，作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，曾在2010年带领团队获得终身成就奖一、RCNN（RCNN 原论文传送门）RCNN的流程可分为四步：在图片中生成1K~2K个候选区（使用Selective Search方法
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2024-03-22 14:07:48
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Fast R-CNN简介从名字可以看出，Fast R-CNN是在前一代R-CNN的基础上，提出的更快、精度更高的网络。R-CNN的缺点如下： 1.训练过程是多阶段的；R-CNN的训练分为三个阶段：a.用ImageNet的分类数据预训练卷积网络，然后拿检测的数据进行微调，来得到一个经过训练的CNN；b.用训练好的CNN去掉softmax层（即原网络倒数第二层）的特征向量为每一个类训练一个SVM分类器
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2024-04-16 09:53:35
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一、简介发展的过程大体可以概括为R-CNN——Fast R-CNN——Faster R-CNN——Mask R-CNN,都是将神经网络应用于目标检测的典型代表，首先是R-CNN将CNN应用于目标检测中取得了较大的成效，后面几个网络都是在前面的基础上进行了改进，在速度和准确率方面都有了很大的提升。个人的见解就是所有的改进的原则都是尽可能将任务都交给神经网络来完成，这样的话不仅在检测速度上
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2024-06-03 10:20:33
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前言：对于目标检测Faster RCNN有着广泛的应用，其性能更是远超传统的方法。正文：R-CNN（第一个成功在目标检测上应用的深度学习的算法）从名字上可以看出R-CNN是 Faster RCNN 的基础。正是通过不断的改进才有了后面的Fast RCNN 和 Faster RCNN。R-CNN的流程可以分为4个步骤： 用SS（Sekective Search） 找候选区域 >>>
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2024-08-12 12:17:47
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首先要安装 caffe 和 pycaffe，安装过程可参考我的上一篇博文在安装并运行 Faster R-CNN demo，训练和测试自己的 VOC 数据集中也出现了各种各样的问题，但大多数问题都是因为 Faster R-CNN 本身和其他各种依赖项之间的兼容问题，大概是因为我安装的 CUDA，cuDNN 等其他一些依赖项的版本比较高造成的。Faster R-CNN 安装并运行 demo其 Gith
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2024-03-06 20:27:00
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文章《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》是为了改进Fast R-CNN而提出来的。因为在Fast R-CNN文章中的测试时间是不包括search selective时间的，而在测试时很大的一部分时间要耗费在候选区域的提取上。(对于Fast R-CNN的详细知识，请查看Fast
经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显
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2024-03-15 11:32:25
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RPN层是Faster-RCNN网络的特有层，全称为：区域生成网络（Region Proposal Networks），用来提取供后边检测的区域。它替代了Fast-RCNN的selective search，大大提高提取区域框的速度和精度。 Faster-RCNN网络结构图如下图1RPN1、RPN之前的特征提取采用预训练模型来做特征提取，常用到VGG16（512-d）或ZF（256-d）模型，这部
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2024-05-23 18:00:17
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这里主要是为了做遥感方向的对象捕捉问题而从目标检测开始入手，首先大体采用的是迁移学习的思路，注主要是对模型迁移，在img做了切割和西工大及北航的数据集上进行一个交叉训练，这样使得RPN的网络外面的打分函数有了一个更好的0.7的结果， 这个结果主要是通过对reuL这个网络进行求导发现这个函数的凸性问题从而得到局部最优，这样保证在训练时候能够更好的从概率密度函数中选取L2而不是L1， 通过以下流程
Faster RCNN
原创
2021-08-02 15:29:31
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