【目标检测(Faster RCNN)】原理 | Pytorch官方源码解释 | VGG | ResNet | ResNet50 FPN | ReXNets
Faster RCNN，作为目标检测领域的革新之作，其原理在Pytorch官方源码中有详细阐述。该模型旨在提高检测精度和速度，其主要由五部分构成：
- 数据处理(Dataset)：首先，创建自定义数据集，包含图片及其相关信息，如经过放缩的boxes坐标、标签、面积、图片ID和难度等级。然后，使用DataLoader对数据进行批量处理，确保每批图片大小一致，并准备相应的特征输入。
- 主干网络(Backbone)：采用经典的网络结构，如VGG、ResNet、ResNet50 FPN或ReXNets，用于提取图片的特征，这部分是关键，决定特征提取的深度和效率。
- RPN(Region Proposal Network)：首先生成多个Anchor在原图上的位置，如根据预设模板生成9个Anchor。ResNet50 FPN可能使用多个特征图来生成Anchor。RPNHead负责分类（cls_logits）和回归（box_pred）任务，预测每个Anchor包含物体的概率和位置参数。
- RPN Loss：计算Anchor与真实物体的IOU，确定正负样本，然后计算回归损失，确保模型学习到正确的框位调整参数。
- ROI Pooling & ROI Head：Roipooling对经过RPN处理的proposals进行特征池化，再通过多层感知器（MLP）进行特征提取和分类预测。最终输出包括类别标签、回归参数和特征图。
- 后处理(Postprocess)：对预测结果进行调整、过滤和非极大值抑制，以得到最终的、在原始图像尺寸上的目标框及其相关属性。
理解整个流程后，如果对模型图或代码细节有疑问，可以参考上述章节或直接留言提问。随着社区支持和收藏量的增加，作者计划进一步解析Pytorch官方代码。
目标检测算法(R-CNN,fast R-CNN,faster R-CNN,yolo,SSD,yoloV2,yoloV3...
和yolo一样,也分为三部分:卷积层,目标检测层和NMS筛选层 SSD论文采用了VGG16的基础网络,其实这也是几乎所有目标检测神经网络的惯用方法。先用一个CNN网络来提取特征,然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。 这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。SSD认为目标检测中的物体,只与周围信息...
目标检测算法(R-CNN,fastR-CNN,fasterR-CNN,yolo,SSD,yoloV2,yoloV3...
总之，目标检测算法的发展经历了多个阶段，从最初的R-CNN，到后来的Fast R-CNN、Faster R-CNN，再到yolo、SSD、yoloV2和yoloV3等。这些算法各有优缺点，需要根据实际需求进行选择。当前目标检测领域的主要难点包括提高准确率、提高速度和处理多尺度目标等。
计算机视觉——典型的目标检测算法(Fast R-CNN算法)(五)
而ImageNet分类大赛出现的卷积神经网络（CNN）——AlexNet所展现的强大性能，吸引着学者们将CNN迁移到了其他的任务，这也包括着目标检测任务，近年来，出现了很多目标检测算法。【嵌牛鼻子】计算机视觉 【嵌牛提问】如何理解目标检测算法——Fast R-CNN 【嵌牛正文】 为...
fasterrcnn目标检测map达到多少比较好
fasterrcnn目标检测map达到75+好。根据查询相关资料显示，小目标车辆检测的精度能达到75+，小目标车辆检测的时候其实精度能达到75+，这取决于数据情况，加上一些设定（图像对比度，模糊程度，特殊检测框大小等前提），修改mAP的计算方式可以达到94+。mAP是计算所有类别P-R曲线下面积的平均值。
02-快速检测特特征(FAST特征点算子)
FAST特征点算子是一种快速而高效的角点检测方法，无需繁琐的图像导数计算。其基本原理是基于候选点周围像素强度的比较，如果圆弧上超过3\/4的连续像素强度与中心像素有明显差异，即认为是特征点。算法通过比较圆周上相隔90度的四个点，大大加快了处理速度，特别适合实时应用如视觉跟踪和目标识别。要使用FAST...
人工智能读片的方法之一是利用目标检测
关于人工智能读片的方法之一是利用目标检测的解释如下：目标检测（object detection）是计算机视觉中非常重要的一个领域。在卷积神经网络出现之前，都利用一些传统方法手动提取图像特征进行目标检测及定位，这些方法不仅耗时而且性能较低。而在卷积神经网络出现之后，目标检测领域发生了翻天覆地的变化。最著名的...
目标检测简介
另一方面，两阶段方法如R-CNN家族（包括Fast R-CNN和Faster R-CNN）则采取了更精细的策略。Fast R-CNN通过一次特征提取显著加快了速度，而Faster R-CNN整合了候选区域生成（RPN）、特征提取和目标检测于一体，显著提升了性能。RPN网络通过softmax分类和bbox回归进行区域标注，显著提高了检测速度。多尺度...
R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO:目标检测算法总结
时间上的对比： Faster R-CNN最快并且能用作实时目标检测 之前几种算法的缺点： 产生region的时候没有纵览整幅图。其实图的某些部分有更高的可能性包含物体。 All of the previous object detection algorithms use regions to localize the object within the image. The network does not...
AI人工智能-目标检测模型一览
二、Fast R-CNN大幅提速 继2014年的R-CNN推出之后,Ross Girshick在2015年推出Fast R-CNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度。 Fast R-CNN和R-CNN相比,训练时间从84小时减少到9.5小时,测试时间从47秒减少到0.32秒,并且在PASCAL VOC 2007上测试的准确率相差无几,约在66%-67%之间。 Fast R-CN...
Fast算法原理:fastica算法步骤详解
FAST (全称Features from accelerated segment test)是一种用于角点检测的算法，该算法的原理是取图像中检测点，以该点为圆心的周围邻域内像素点判断检测点是否为角点，通俗的讲就是若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同，则认为其为角点。1. 1 FAST算法的基本流程 在图像中选取一个像素点 ...
阎趴藿龙： 但是由于运行selective—search实在是太慢,希望用更快的方法.“直接上YOLO呗可以参考博文:物体检测-从RCNN到YOLO参考列表中”YouOnlyLo好Once“一项,包括YOLO的论文、视频、源码、使用方式.
靖远县15755954159： 基于深度学习的目标识别实践faster rcnn 还可以更快吗 - ？
阎趴藿龙： Faster Rcnn是RCNN三部曲中的最后一个版本,当然也是越来越快,但还达不到实时的效果.不过近两年针对实时性和效果都有所突破,可以去了解一下SSD/DSSD、YOLO/YOLOv2算法,这些算法的速度都是Faster RCNN的10+倍,效果也不差.
靖远县15755954159： 如何评价rcnn,fast - rcnn和faster - rcnn这一系列方法 - ？
阎趴藿龙： RCNN:RCNN可以看作是RegionProposal+CNN这一框架的开山之作,在imgenet/voc/mscoco上基本上所有top的方法都是这个框架,可见其影响之大.RCNN的主要缺点是重复计算,后来MSRA的kaiming组的SPPNET做了相应的加速. Fast-...
靖远县15755954159： faster rcnn怎么实现多个行人的检测 - ？
阎趴藿龙： 首先进入 Faster RCNN 官网啦先用提供 model 自测试效嘛按照官网安装教程安装基本需求
靖远县15755954159： 目标检测算法ssd 有没有提供cpu版本的运行 - ？
阎趴藿龙： Faster RCNN用了整合了之前的RCNN啊,SPP-net啊,Fast RCNN啊这些网络的region proposal方式,提出了RPN,所谓RPN就是根据图像自身的色彩以及边缘信息等等来生成region proposal的一个网络,因此实现了end-to-end,但还是慢 ...
