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faster-rcnn详解
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更新于2023-03-16
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经过 和 的积淀, 在 年提出了新的
, 在 结 构 上 , 已 经 将 特 征 抽 取
, 提 取 , ! !
"," 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。
图
1 Faster CNN
基本结构(来自原论文)
缩进依作者看来,如图 , 其实可以分为 # 个主要内容:
$%。作为一种 网络目标检测方法, 首先使
用一组基础的 $&&! 层提取 '! 的 '。
该 ' 被共享用于后续 ( 层和全连接层。
!()。( 网络用于生成 !。
该层通过 ' 判断 属于 ! 或者 ! ,
再利用 !! 修正 获得精确的
。
* (!。该层收集输入的 ' 和 ,综合这些
信息后提取 +',送入后续全连接层判定目标类别。
# "。利用 +' 计算 的类别,
同时再次 !! 获得检测框最终的精确位置。
所以本文以上述 # 个内容作为切入点介绍 网络。
缩进图 展示了 % 版本中的 , 模型中的 -- 的
网络结构,可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 (. 的图像,首先缩放至
固定大小 /,然后将 / 图像送入网络;而 $% 中包含了 * 个
$ 层&* 个 层&# 个 ! 层;( 网络首先经过 ** 卷积,再分
别生成 ! 与 !! 偏移量,然后计
算出 ;而 (! 层则利用 从 ' 中提
取 送入后续全连接和 ' 网络作 "(即
分类 到底是什么 0)。
123%44456' 6-$6,6
---6--
图
2 faster_rcnn_test.pt
网络结构
1 Conv layers
缩进 $% 包含了 $,!, 三种层。以 % 版本中的
, 模 型 中 的 -- 的 网 络 结 构 为 例 , 如 图 , $
% 部分共有 * 个 $ 层,* 个 层,# 个 ! 层。这里有一个
非常容易被忽略但是又无比重要的信息,在 $% 中:
所有的 $ 层都是:-78*, 8
所有的 ! 层都是:-78, 8
为何重要?在 $% 中对所有的卷积都做了扩边处理
( 8,即填充一圈 ),导致原图变为/&&大小,再做 ** 卷
积后输出 /。正是这种设置,导致 $% 中的 $ 层不改变输入和
输出矩阵大小。如图 *:
图
3
类似的是,$% 中的 ! 层 -78, 8。这样
每个经过 ! 层的 / 矩阵,都会变为/696大小。综上所述,在
整个 $% 中,$ 和 层不改变输入输出大小,只有 ! 层
使输出长宽都变为输入的 6。
缩 进 那 么 , 一 个 / 大 小 的 矩 阵 经 过 $ % 固 定 变
为/66!这样 $% 生成的 ' 中都可以和原图
对应起来。
2 Region Proposal Networks(RPN)
缩进经典的检测方法生成检测框都非常耗时,如 :, 使用滑动
窗口&图像金字塔生成检测框;或如 使用 ;;;$;方法
生成检测框。而 则抛弃了传统的滑动窗口和 ;; 方法,直接使用
( 生成检测框,这也是 的巨大优势,能极大提升检测框的生
成速度。
图
4 RPN
网络结构
上图 # 展示了 ( 网络的具体结构。可以看到 ( 网络实际分为 条线,上
面一条通过 ' 分类 获得 ! 和 ! (检测
目标是 ! ),下面一条用于计算对于 的 !
! 偏移量,以获得精确的 。而最后的 ( 层则负责
综 合 ! 和 ! ! 偏 移 量 获 取
,同时剔除太小和超出边界的 。其 实整个 网络到 了
(<% 这里,就完成了相当于目标定位的功能。
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