开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

更快的R-CNN:如何避免在同一区域进行多次检测？

更快的R-CNN是一种目标检测算法，旨在提高传统R-CNN算法的检测速度。传统的R-CNN算法在同一区域进行多次检测，导致计算量大、速度慢。为了避免这个问题，更快的R-CNN引入了两个关键技术：区域建议网络（Region Proposal Network，RPN）和共享卷积特征。

区域建议网络是更快的R-CNN的核心组件之一。它通过在输入图像上滑动一个小窗口，生成一系列候选区域，并为每个候选区域提供一个边界框回归和目标分类的得分。RPN通过使用锚框（anchor）来生成候选区域，锚框是一组预定义的边界框，具有不同的尺度和长宽比。RPN通过对锚框进行分类和回归，筛选出具有高目标得分的候选区域，从而避免了在同一区域进行多次检测。

共享卷积特征是更快的R-CNN的另一个关键技术。传统的R-CNN算法在每个候选区域上都进行了独立的卷积特征提取，导致了大量的重复计算。更快的R-CNN通过在整个图像上只进行一次卷积特征提取，并将提取的特征图共享给所有的候选区域，从而避免了重复计算，大大提高了检测速度。

更快的R-CNN在目标检测领域具有广泛的应用场景，包括物体识别、行人检测、车辆检测等。对于物体识别任务，可以使用更快的R-CNN来实现对图像中多个物体的准确定位和分类。对于行人检测和车辆检测等场景，更快的R-CNN可以快速准确地检测出目标，并在视频监控、智能交通等领域发挥重要作用。

腾讯云提供了一系列与目标检测相关的产品和服务，其中包括图像识别（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）和视频智能分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）等。这些产品和服务可以与更快的R-CNN结合使用，实现更高效的目标检测和分析任务。

相关搜索:如何使用Dask进行更快的语言检测？Unity -避免在同一对象上进行多次光线投射以多次运行函数如何结合两个快速的R-CNN模型进行目标检测？在同一列的同一个表上多次进行内连接如何避免在Python中多次从MongoDB请求相同的数据如何避免在git中进行小的更改？如何在YOLOv5中仅在感兴趣的区域进行检测？ReactiveCocoa-如何避免在集合cell的单元格中多次订阅信号如何避免在GitHub中重复与同一问题相关的工作？如何避免在SQL Server上进行急切的假脱机操作在进行性能测试时如何避免SQL Server的"重建统计"？如何避免在neo4j中多次访问具有相同属性的节点？Django:如何存储同一用户在不同设备上的多次登录信息在优化了更快的RCNN对象检测模型后，如何可视化bbox预测？如何避免在带有钩子组件中进行不必要的渲染如何避免在Matlab中进行特征提取时的inf值？如何提高在不同条件下多次查询同一张表的速度？在不多次拾取同一项的情况下对对象数组进行混洗如何避免在选择图像中的轮廓时对图像(条)进行分组？Devextreme在两列中进行相同的查找，如何避免重复请求？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

在自己的数据集上训练TensorFlow更快的R-CNN对象检测模型

在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...训练模型将训练更快的R-CNN神经网络。更快的R-CNN是一个两阶段的对象检测器：首先，它识别感兴趣的区域，然后将这些区域传递给卷积神经网络。输出的特征图将传递到支持向量机（VSM）进行分类。...计算预测边界框和地面真值边界框之间的回归。尽管有更快的R-CNN，但它的名称却比其他一些推理方法（例如YOLOv3或MobileNet）慢，但准确性更高。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...使用Faster R-CNN的模型配置文件在训练时包括两种类型的数据增强：随机裁剪以及随机水平和垂直翻转。模型配置文件的默认批处理大小为12，学习率为0.0004。根据训练结果进行调整。

3.6K2 0

基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5）

【两阶段】和【多阶段】目标检测算法统称级联目标检测算法，【多阶段】目标检测算法通过多次重复进行步骤：1）候选区域的获取，2）候选区域分类和回归，反复修正候选区域 ?...1、模型依旧通过【选择性搜索算法】获取潜在的候选区域 2、将原图通过特征抽取模型进行一次的共享特征图提取，避免了重复编码 3、在特征图中找到每一个候选区域对应的区域并截取【区域特征图】，ROI pooling...个anchors进行边框回归训练，并尽可能保证正负样本数相同，避免负样本过多导致的梯度统治问题论文：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with...多阶段目标检测算法 Cascade R-CNN 通过分析Faster RCNN在目标候选区域的位置修正能力，如下图基于单个检测器的可优化性但优化的程度有限，通过多次将预测区域作为候选区域进行修正，使得输出的预测区域与真实标签区域的...SSD 通过使用FCN全卷积神经网络，并利用不同尺度的特征图进行目标检测，在速度和精度都得到了极大提升主要优点 1、实时性：相比YOlOv1更快，因为去除了全连接层 2、标签方案：通过预测类别置信度和相对固定尺度集合的先验框的偏差

3.6K4 0

重磅|基于深度学习的目标检测综述(一）

不得不说，准确度（accuracy）和速度（speed）是一对矛盾体，如何更好地平衡它们一直是目标检测算法研究的一个重要方向。 ?...测试集的标签数据没有公开，以避免在测试集上过拟合。...评估速度的常用指标是每秒帧率（Frame Per Second，FPS），即每秒内可以处理的图片数量。当然要对比FPS，你需要在同一硬件上进行。...然后在检测数据集上对CNN模型进行finetuning，其中那些与真实框的IoU大于0.5的候选区域作为正样本，剩余的候选区域是负样本（背景）。...这样经过多次迭代，Fast R-CNN可以与RPN有机融合在一起，形成一个统一的网络。

2.3K5 0

基于深度学习的图像目标检测（下）

依然要感激如此美丽的封面图片。在“基于深度学习的图像目标检测(上)”里面，我们详细介绍了R-CNN走到端到端模型的Faster R-CNN的进化流程。...这里，我们介绍，后续如何变得更快、更强！前言天下武功唯快不破！所以在如何让检测更快？主要有两种思路： 1. 把好的方法改进的更快！...前面我们提到了从R-CNN到Faster R-CNN主要的技术思想就是避免特征计算浪费。所以要把ConvNet特征计算前移，只做一次计算。而把区域操作后移。...前面我们提到RoI Pooling是建立在RoI基础上的，对应的区域推荐，如何进一步对齐到像素点？ Mask R-CNN提出了RoI Align的思想。...对于不同大小的物体可以在不同缩放上进行分割。这样，在每个层次就可以利用类似的尺度来发现目标物体。

1.8K9 0

入门分享 | 12篇深度学习目标检测必读论文

另外，由于邻近的卷积核可以共享部分计算结果，因此不需要计算重叠区域的卷积，从而大大降低了成本。OverFeat 是单阶段目标检测器的先驱。它试图在同一个 CNN 中结合特征提取、位置回归和区域分类。...2013: R-CNN 基于区域卷积网络的精确目标检测和分割 R-CNN 也是在2013年提出的，比 OverFeat 晚了点。...这种方法需要注意的是，许多 region proposals 实际上并不是一个完整的目标，因此 R-CNN 不仅需要学习如何对包含的类别进行分类，还需要学习如何拒绝负类。...在深度学习中使用特征金字塔也不是一个新的想法: SSPNet、 FCN 和 SSD 都证明了在分类之前聚合多层特征的好处。然而，如何在 RPN 和基于区域的检测器之间共享特征金字塔仍然有待于确认。...接下来，为了在 Fast R-CNN 检测器中使用 FPN 结构，我们还需要对其进行改造，以便在多种尺度的特征图上进行检测。

3.5K4 1

卷积神经网络-目标检测

非最大值抑制（non-max suppression，NMS）对于我们前面提到的目标检测算法，可能会对同一个对象做出多次的检测，非最大值抑制可以确保我们的算法对每个对象只检测一次。...其中会有多个网格内存在高概率；得到对同一个对象的多次检测，也就是在一个对象上有多个具有重叠的不同的边界框；非最大值抑制对多种检测结果进行清理：选取最大Pc的边界框，对所有其他与该边界框具有高交并比或高重叠的边界框进行抑制...R-CNN： R-CNN（Regions with convolutional networks），会在我们的图片中选出一些目标的候选区域，从而避免了传统滑动窗口在大量无对象区域的无用运算。...所以在使用了R-CNN后，我们不会再针对每个滑动窗口运算检测算法，而是只选择一些候选区域的窗口，在少数的窗口上运行卷积网络。...R-CNN：给出候选区域，对每个候选区域进行分类识别，输出对象标签和 bounding box，从而在确实存在对象的区域得到更精确的边界框，但速度慢； Fast R-CNN：给出候选区域，使用滑动窗口的卷积实现去分类所有的候选区域

9781 0

目标检测算法综述 | 基于候选区域的目标检测器 | CV | 机器视觉

在选择性搜索（selective search，SS）中，我们首先将每个像素作为一组。然后，计算每一组的纹理，并将两个最接近的组结合起来。但是为了避免单个区域吞噬其他区域，我们首先对较小的组进行分组。...我们继续合并区域，直到所有区域都结合在一起。下图第一行展示了如何使区域增长，第二行中的蓝色矩形代表合并过程中所有可能的 ROI。 ? 图源：van de Sande et al....使用候选区域、CNN、仿射层来定位目标以下是 R-CNN 整个系统的流程图： ? 通过使用更少且更高质量的 ROI，R-CNN 要比滑动窗口方法更快速、更准确。...在测试中，Fast R-CNN 需要 2.3 秒来进行预测，其中 2 秒用于生成 2000 个 ROI。...在 Faster R-CNN 中，检测器使用了多个全连接层进行预测。如果有 2000 个 ROI，那么成本非常高。

1.2K1 0

【计算机视觉必读干货】图像分类、定位、检测，语义分割和实例分割方法梳理

(2) 基于候选区域的目标检测算法基本思路使用不同大小的窗口在图像上滑动，在每个区域，对窗口内的区域进行目标定位。...Fast R-CNN R-CNN的弊端是需要多次前馈网络，这使得R-CNN的运行效率不高，预测一张图像需要47秒。...Fast R-CNN同样基于候选区域进行目标检测，但受SPPNet启发，在Fast R-CNN中，不同候选区域的卷积特征提取部分是共享的。也就是说，我们先将整副图像前馈网络，并提取conv5卷积特征。...(4) 目标检测常用技巧非最大抑制(non-max suppression, NMS) 目标检测可能会出现的一个问题是，模型会对同一目标做出多次预测，得到多个包围盒。...此外，为了避免选到相互重叠很大的候选区域，OHEM对候选区域根据损失值进行NMS。在对数空间回归回归相比分类优化难度大了很多。

1.1K8 0

图像分类、检测，语义分割等方法梳理

(2) 基于候选区域的目标检测算法基本思路使用不同大小的窗口在图像上滑动，在每个区域，对窗口内的区域进行目标定位。...Fast R-CNN R-CNN的弊端是需要多次前馈网络，这使得R-CNN的运行效率不高，预测一张图像需要47秒。...Fast R-CNN同样基于候选区域进行目标检测，但受SPPNet启发，在Fast R-CNN中，不同候选区域的卷积特征提取部分是共享的。也就是说，我们先将整副图像前馈网络，并提取conv5卷积特征。...(4) 目标检测常用技巧非最大抑制(non-max suppression, NMS) 目标检测可能会出现的一个问题是，模型会对同一目标做出多次预测，得到多个包围盒。...此外，为了避免选到相互重叠很大的候选区域，OHEM对候选区域根据损失值进行NMS。在对数空间回归回归相比分类优化难度大了很多。

6611 0

目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练

目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测...感兴趣区域池化的梯度回传在上说提到了，RoI pooling是单层的SPP，也就是只用一层金字塔并在区域内做Max pooling，所以如何说在卷积层上提取特征的时候，特征的位置没有出现重叠，RoI...：显然，重叠的区域经过相同的坐标变换之后在卷积特征图上同样是有重叠的，那么这部分重叠的像素梯度应该如何让计算呢？...在处理边界框回归时，采用smooth L1 loss的原因是，在误差的绝对值大于1的时候，smooth L1是一个L1 loss，这样很大误差情况下，梯度也是一个常数，避免了梯度爆炸。...但是在误差比较小的时候，smooth L1是一个L2 loss，因为误差已经小于1了，梯度不会是个很大的值，但是如何还保持一个恒定的值的话，就不利于后续的调优。

5012 0

终极指南：构建用于检测汽车损坏的Mask R-CNN模型（附Python演练）

这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型，可以检测汽车上的损坏区域（参见上面的图像示例）。...Mask R-CNN是一个实例分割模型，它允许我们识别目标类别的像素位置。“实例分割”意味着对场景内的各个目标进行分段，无论它们是否属于同一类型- 即识别单个车辆，人员等。...Mask R-CNN不同于经典目标检测模型--Faster R-CNN等，除了识别类别及其边界框位置之外，还可以对边界框中与该类别对应的像素区域进行着色。那么哪些任务需要这些额外的细节呢？...在我们构建Mask R-CNN模型之前，让我们首先了解它是如何工作的。...如何构建用于汽车损伤检测的Mask R-CNN模型为了构建自定义Mask R-CNN，我们将参考 Matterport Github存储库（https://github.com/matterport/

1.3K3 0

【计算机视觉必读干货】图像分类、定位、检测，语义分割和实例分割方法梳理

(2) 基于候选区域的目标检测算法基本思路使用不同大小的窗口在图像上滑动，在每个区域，对窗口内的区域进行目标定位。...Fast R-CNN R-CNN的弊端是需要多次前馈网络，这使得R-CNN的运行效率不高，预测一张图像需要47秒。...Fast R-CNN同样基于候选区域进行目标检测，但受SPPNet启发，在Fast R-CNN中，不同候选区域的卷积特征提取部分是共享的。也就是说，我们先将整副图像前馈网络，并提取conv5卷积特征。...(4) 目标检测常用技巧非最大抑制(non-max suppression, NMS) 目标检测可能会出现的一个问题是，模型会对同一目标做出多次预测，得到多个包围盒。...此外，为了避免选到相互重叠很大的候选区域，OHEM对候选区域根据损失值进行NMS。在对数空间回归回归相比分类优化难度大了很多。

2.1K6 1

这5种计算机视觉技术，刷新你的世界观

然后我们在每个区域框的基础上运行CNN。最后，我们获取每个CNN的输出并将其输入到SVM以对区域进行分类，并使用线性回归来收紧目标的边界框。基本上，我们将目标检测转变成了图像分类问题。...因此，发现了更快的R-CNN，它现在是用于基于深度学习的目标检测的规范模型。通过插入区域生成网络（RPN）来预测来自特征的区域，它用快速神经网络取代慢的选择性搜索算法。...总而言之，更快的R-CNN实现了更好的速度和更高的精度。值得注意的是，尽管未来的模型在提高检测速度方面做了很多工作，但很少有模型能够以更高的优势超越更快的R-CNN。...换句话说，更快的R-CNN可能不是最简单或最快的目标检测方法，但它仍然是表现最好的方法之一。近年来的主要目标检测趋势已转向更快，更有效的检测系统。...鉴于 Faster R-CNN在目标检测中运行得非常好，我们是否可以扩展它以进行像素级分割？

6253 0

最全整理 | 万字长文综述目标检测领域，您要的，都在这里！

如下图所示，R-CNN利用Selective Search获得候选区域（约2000个）。随即对候选区域大小进行归一化，用作CNN网络的标准输入。...另外，SPP-Net 在最后一个卷积层后、全连接层前添加空间金字塔池化层（SPP层），提取固定尺寸的特征向量，避免对候选区域大小进行归一化的复杂操作。...在特征图上使用锚点框对应原图，而锚点框经过多次下采样操作，对应原图一块较大的区域，导致Faster R-CNN检测小目标的效果并不是很好。...Mask R-CNN在检测精度、实例分割方面都达到目前最高的层次。其后一些算法在性能上有所提升，但基本维持在同一水平。...R-SSD算法则在SSD的基础上，增加不同层之间特征图的关联，避免同一物体重复框的问题；同时增加特征金字塔中特征图的数量，改善小物体的检测效果。该算法mAP为80.8%，略高于SSD。

1.4K1 0

你必须知道的CNN在图像分割领域的技术变革史！

内容简介本文将讲述基于 CNN 的物体检测、分割主流技术背后的直觉性思路，并看看它们是如何从一种执行方式进化到另一种。...即便有上文所提到的优点，Fast R-CNN 仍然有一个重大瓶颈：选区推荐器。正如我们看到的，检测物体位置的第一步，是生成一系列候选边框来进行测试。...这便是 Faster R-CNN 更快的原因。 ? 上图中，你可以看到单个 CNN 是如何同时进行选区推荐和分类。利用这种方式，只有一个 CNN 需要被训练，我们也几乎免费得到了选区推荐。...作者们写到： “我们的观察是：基于区域的检测器所使用的卷积特征图，比如 Faster R-CNN，也能被用来生成选区推荐。”...但在 RoIAlign，这种去掉小数点之后数字的方式被避免，而是使用双线性插值（bilinear interpolation）准确获得 2.93 像素位置的信息。在高层级，这避免了排列错误。

1.2K7 0

从RCNN到SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点

本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。...在选择性搜索（selective search，SS）中，我们首先将每个像素作为一组。然后，计算每一组的纹理，并将两个最接近的组结合起来。但是为了避免单个区域吞噬其他区域，我们首先对较小的组进行分组。...使用候选区域、CNN、仿射层来定位目标。以下是 R-CNN 整个系统的流程图： ? 通过使用更少且更高质量的 ROI，R-CNN 要比滑动窗口方法更快速、更准确。...我们将分析 FPN 以理解多尺度特征图如何提高准确率，特别是小目标的检测，其在单次检测器中的检测效果通常很差。...然后我们将分析 Focal loss 和 RetinaNet，看看它们是如何解决训练过程中的类别不平衡问题的。单次检测器 Faster R-CNN 中，在分类器之后有一个专用的候选区域网络。 ?

6822 1

开发 | 三年来，CNN在图像分割领域经历了怎样的技术变革？

内容简介本文将讲述基于 CNN 的物体检测、分割主流技术背后的直觉性思路，并看看它们是如何从一种执行方式进化到另一种。...即便有上文所提到的优点，Fast R-CNN 仍然有一个重大瓶颈：选区推荐器。正如我们看到的，检测物体位置的第一步，是生成一系列候选边框来进行测试。...这便是 Faster R-CNN 更快的原因。 ? 上图中，你可以看到单个 CNN 是如何同时进行选区推荐和分类。利用这种方式，只有一个 CNN 需要被训练，我们也几乎不费成本地得到了选区推荐。...作者们写到： “我们的观察是：基于区域的检测器所使用的卷积特征图，比如 Faster R-CNN，也能被用来生成选区推荐。”...但在 RoIAlign，这种去掉小数点之后数字的方式被避免，而是使用双线性插值（bilinear interpolation）准确获得 2.93 像素位置的信息。在高层级，这避免了排列错误。

8996 0

从RCNN到SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点

本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。...在选择性搜索（selective search，SS）中，我们首先将每个像素作为一组。然后，计算每一组的纹理，并将两个最接近的组结合起来。但是为了避免单个区域吞噬其他区域，我们首先对较小的组进行分组。...使用候选区域、CNN、仿射层来定位目标。以下是 R-CNN 整个系统的流程图： ? 通过使用更少且更高质量的 ROI，R-CNN 要比滑动窗口方法更快速、更准确。...我们将分析 FPN 以理解多尺度特征图如何提高准确率，特别是小目标的检测，其在单次检测器中的检测效果通常很差。...然后我们将分析 Focal loss 和 RetinaNet，看看它们是如何解决训练过程中的类别不平衡问题的。单次检测器 Faster R-CNN 中，在分类器之后有一个专用的候选区域网络。 ?

1.3K7 0

刷剧不忘学习：用Faster R-CNN定位并识别辛普森一家中多个人物

作者不满足于只构建了一个简单的分类器，所以在本文中，作者创建了一个能检测和分类图片中每个人物的新模型，该模型将比之前的模型复杂得多，并且能为每个人物绘制对应的边框。...接下来让我们跟着他的文章来了解下该如何建立一个具有定位加识别功能的网络模型。 ? 一开始，我考虑使用滑动窗口的方法来分类图片中的多个人物。为了检测出每个人物，我们组合不同大小的窗口进行多次判断。...该算法可以预测每张图片中的大量子图片，但是计算十分耗时。因此，在这篇文章中，我会使用更快速且最先进的深度学习模型Faster R-CNN，听起来非常有趣。...本文仍然使用了以TensorFlow为后端的Keras库。 Faster R-CNN网络目标检测网络是基于区域提案（region proposal）算法来进行假设，得到目标的位置。...△ 训练模型的效果图2 在每张图片中，该模型能正确定位图中人物并对其进行分类，同时还能预测每个定位人物的边界框坐标。根据效果图可以看出，该模型能很好地检测出图中人物，但是确定人物的边界框时较为粗糙。

84016 0

目标检测(object detection)系列（五）YOLO：目标检测的另一种打开方式

版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文（Creative Commons）目标检测(object detection...：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLO2：更好，更快，更强前言：目标检测的另一种打开方式从时间轴上看，YOLO（YOLO v1）的提出在...区域建议的生成工作是第一个阶段，后面的处理是第二个阶段，所以我们把R-CNN形式的目标检测方法称为two-stage。...YOLO的bbox都在同一层上输出，它们的感受野是相同的，所以YOLO很难去适应各种目标的尺度变化。...小目标经过多次下采样之后，在最后的特征图上就会变得很小，所以YOLO的小目标的检测效果很不好（当然这是个通病）。 YOLO的bbox是没有二次矫正的，所以IOU效果也会变成。

7202 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭