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Faster R-CNN (目的检测)
Faster R-CNN (目的检测)
鼠扑
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2024-11-30 22:38:19
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Faster R-CNN (Faster Region-based Convolutional Neural Networks)
Faster R-CNN
是一种高效的目的检测模型,它是在 R-CNN 系列(包罗 R-CNN 和 Fast R-CNN)的基础上发展而来的,能够实现对图像中多个对象的检测。Faster R-CNN 引入了
Region Proposal Network (RPN)
,明显提升了目的检测的速度和准确性,成为现代目的检测任务中的基准方法之一。
Faster R-CNN 的工作原理
Faster R-CNN 主要由两部分组成:
Region Proposal Network (RPN)
和
Fast R-CNN
。这两部分网络通过共享卷积特性,使得整个检测过程非常高效。
1.
Region Proposal Network (RPN)
RPN 是 Faster R-CNN 中的核心创新,它负责生成候选区域(region proposals)。传统的目的检测方法,如 R-CNN 和 Fast R-CNN,依赖于外部的选择性搜索(Selective Search)算法来提取候选区域,而 RPN 通过学习的方式直接从图像特性中自动生成这些候选区域。
RPN 结构
:
RPN 通过滑动窗口(通常为 3x3)在特性图上生成多个候选区域。
每个滑动窗口会输出一组区域候选框,并盘算出每个候选框的
置信度分数
(对象与配景的概率)。
同时,它还会生成每个候选框相对于锚框的
偏移量
(坐标回归),用来调整候选框的位置。
RPN 输入输出
:
输入
:图像的卷积特性图(由 CNN 网络提取)
输出
:一组候选区域(bounding boxes)及其对应的得分(objectness scores)。
2.
Fast R-CNN
Fast R-CNN 是对传统 R-CNN 的改进,它将 RPN 生成的候选区域(Region Proposals)送入一个快速的卷积神经网络进行目的分类和边界框回归。
Fast R-CNN 结构
:
特性图通过 RoI Pooling(Region of Interest Pooling)层,按比例将候选框区域映射到固定巨细的特性图上。
这些固定巨细的特性图被输入到全连接层(Fully Connected Layer),用于分类和边界框回归。
分类任务:对每个候选区域进行物体类别分类。
边界框回归:细化每个候选框的边界框。
3.
End-to-End Training
Faster R-CNN 使用
端到端训练
(end-to-end training)方式,整个模型(包罗 RPN 和 Fast R-CNN 部分)可以一起训练,通过反向流传更新权重。训练过程通过优化一个总的损失函数,联合了 RPN 的生成区域损失和 Fast R-CNN 的分类和回归损失。
Faster R-CNN 的工作流程
输入图像
:图像通过一个卷积神经网络(如 VGG16、ResNet)提取特性图。
RPN 网络
:RPN 网络对特性图进行滑动窗口操纵,生成候选区域(region proposals)。
RoI Pooling
:将生成的候选区域通过 RoI Pooling 层映射到固定巨细的特性图。
Fast R-CNN
:对固定巨细的特性图进行分类(识别目的类别)和回归(调整边界框位置)。
输出
:最终得到的结果是目的类别、边界框位置和置信度分数。
Faster R-CNN 结构图
Faster R-CNN 的架构可分为两个主要部分:
共享卷积特性提取网络
(CNN)
Region Proposal Network (RPN)
RoI Pooling 层
全连接层和分类/回归层
上风
高效
:通过 RPN 生成候选区域,省去了传统方法(如选择性搜索)需要额外盘算的步调,大大进步了检测速度。
准确
:通过共享卷积特性图,Faster R-CNN 可以同时进行目的检测和候选区域生成,从而淘汰了误差流传,进步了准确性。
端到端训练
:整个模型可以端到端训练,不需要手动调治或额外的候选区域提取过程。
缺点
盘算量大
:尽管 RPN 改进了候选区域的生成过程,但整体的盘算量和内存需求依然较高,尤其是在高分辨率图像上。
速度较慢
:相较于厥后的改进模型(如 SSD 和 YOLO),Faster R-CNN 的实时性较差,不适当需要高帧率的实时应用。
Faster R-CNN 的应用场景
Faster R-CNN 作为一个经典的目的检测方法,在许多应用中都有广泛的应用,尤其是对准确性要求较高的场景。
自动驾驶
:检测门路上的行人、车辆、交通标志等。
视频监控
:检测并追踪视频中的物体。
医学影像分析
:如肿瘤检测、器官分割等。
Faster R-CNN 的改进和扩展
Mask R-CNN
: Mask R-CNN 是在 Faster R-CNN 基础上进一步发展的模型,除了目的检测外,还增长了
语义分割
(即为每个物体生成像素级的分割掩码)。这使得 Mask R-CNN 既能够进行物体检测,又能够进行语义分割,适用于更多细粒度的图像分析任务。
FPN (Feature Pyramid Network)
: FPN 是一种加强型特性提取方法,通过在多个尺度上提取特性,能够处理差别巨细的物体检测任务,改善了 Faster R-CNN 在多尺度物体检测中的性能。
双向特性金字塔
(BiFPN):这是在 FPN 基础上的进一步改进,能够在差别尺度和条理上灵活地进行特性融合,提升检测精度。
总结
Faster R-CNN 是一个经典的目的检测算法,它通过引入
Region Proposal Network (RPN)
使得目的检测变得更加高效。尽管它仍然面临盘算资源和实时性问题,但其在准确性上的表现仍然好坏常精良的,而且成为了后续许多检测算法(如 Mask R-CNN、YOLO 等)的基础。
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鼠扑
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