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、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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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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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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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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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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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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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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关于anchor的问题：这里在详细解释一下:(1)首先按照尺度和长宽比生成9种anchor,这9个anchor的意思是conv5 feature map 3x3的滑窗对应原图区域的大小.这9个anchor对于任意输入的图像都是一样的，所以只需要计算一次. 既然大小对应关系有了，下一步就是中心点对应关
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2017-08-02 23:21:00
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Faster-RCNN有两种训练方式：四步交替迭代训练和联合训练。本文主要讲解四步交替迭代的训练方式。Faster-RCNN主要由五部分构成：特征提取网络Backbone、RPN、ROI Pooing以及RCNN。其最大的创新点就是提出RPN替代RCNN中的Selective Search，应用卷积神经网络提取ROIs，极大地提升了检测的速度，称为实时目标检测的开山之作。笔者也会着重讲解RPN，请
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2024-02-19 11:31:18
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State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to hypothesize object locations. Advances like SPPnet and Fast R-CNN have reduced the running time of these detect
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2024-07-01 17:34:16
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Bounding-Box Regression边界框回归的学习和理解引言1. （Why?）为何要做边框回归？2. （What?）什么是边框回归？3. （How?）如何实现边框回归？4. 边框回归为什么使用相对坐标差？ 欢迎大家系统学习Faster RCNN原理的专题讲座： Faster RCNN原理篇（二）——RoIPooling和RoIAlign的学习和理解 Faster RCNN原理篇（三
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2024-05-29 11:33:34
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Faster RCNN前言新的改变Faster-RCNN卷积层（Conv layer）区域建议网络（Region Proposal Networks）ROI Pooling分类Faster-RCNN 的训练Faster-RCNN 的实现 前言前段时间看了论文《基于Faster R-CNN深度网络的遥感影像目标识别方法研究》认识到了faster r-cnn深度网络，想进一步学习下，争取能够在智能板
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2024-08-08 22:03:29
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Faster-RCNN详解Faster-RCNN源码分析可以点击这里1. 向前传播过程1.1 CNN提取特征就是将图片输入到预训练好的CNN网络中获取特征图feature map。以含有四层maxpool的vgg网络为例，输入图片大小为（w,h,3）,则输出特征图的大小为（w/16, h/16, 512）1.2 RPN网络Faster-RCNN一个重要的变化就是抛弃了前代RCNN使用SS(Sele
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2024-03-24 19:30:45
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背景：rcnn、sppnet、deep ConvNets面临的挑战：1、必须处理大量的候选框2、生成的候选区域必须重新调整，用以获得更加精确的位置分析rcnn和sppnet：rcnn缺点：1、多步训练2、训练花费大量的时间和空间3、定位非常缓慢 rcnn定位缓慢是由于，对每个proposal进行卷积计算，在同一张图片中没有进行共享卷积运算。 sppnet对整个图像进行卷积运算，从整个feature
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2024-05-05 17:02:15
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网络输出获得了我们看create_architecture剩余的部分： 主要就是计算损失的部分_add_losses：整体的公式是这样的：分别介绍一下：分类损失： RPN这部分只计算label不为-1的部分的损失总共应该是RPN_BATCHSIZE=256个，把它对应的label和rpn_cls_score都选出来计算
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2024-04-25 12:03:58
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Faster RCNN
原创
2021-08-02 15:29:31
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