fasterrcnn结构图
时间: 2024-09-06 10:05:34 浏览: 34
faster rcnn 网络结构图解
Fast R-CNN是一种基于区域提议的目标检测算法,它结合了快速区域选择(RPN)网络和深度卷积神经网络(CNN)来进行物体检测。下面是Fast R-CNN的基本结构图概述:
1. **输入图像**:首先,一张图片经过预处理,如缩放、归一化等步骤。
2. **共享特征提取层**:通过VGG、ResNet或其他深度学习模型,对整个图像提取一系列的特征金字塔(Feature Pyramid),这些特征会用于后续的分析。
3. **Region Proposal Network (RPN)**:这是一个小的卷积神经网络模块,它会对每个特征层生成候选物体区域(即RoIs - Region of Interest)。RPN同时预测每个RoI的边界框和是否包含物体的概率。
4. **RoI Pooling(Region of Interest Pooling)**:对于每个从RPN得到的RoI,将其固定大小地采样到下一层特征上,形成固定尺寸的特征图,通常选择7x7或14x14的窗口。
5. **分类和回归**:将每个RoI的特征输入全连接层进行二分类(是否包含目标)和回归(预测边界框的位置和尺寸调整)。
6. **非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)**:为了去除高度重叠的预测结果,应用NMS算法保留置信度最高的候选框作为最终检测结果。
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