regression可以利用rpn_bbox_pred，rpn_bbox_targets，rpn_bbox_inside_weights，rpn_bbox_outside_weights计算SmoothL1Loss...其中rpn_cross_entropy和rpn_loss_box是RPN网络的两个损失，cls_score和bbox_pred是rcnn网络的两个损失。...(rpn_cls_score, rpn_select), [-1, 2]) # 去除不关注的archor rpn_label = tf.reshape(tf.gather(rpn_label...(logits=rpn_cls_score, labels=rpn_label)) # rpn二分类的损失 rpn_bbox_pred = self...._smooth_l1_loss(rpn_bbox_pred, rpn_bbox_targets, rpn_bbox_inside_weights, rpn_bbox_outside_weights, sigma
这是一个出自Faster R-CNN论文中的用于产生2D proposal的神经网络，目前也被改进用于3D-proposal的产生，RPN一般会和目标检测器配合使用，两者组合形成2-stage object...这周的汇报中我将RPN的主要部分整理成了一份PPT，各位在看Faster R-CNN和其他用到RPN的目标检测网络之前可以先看一下这个RPN大概有那些要点，这样就可以有的放矢地去读论文。
引言 RPN（Region Proposal Network）是Faster-RCNN网络用于提取预选框（也就是RCNN中使用selective search算法进行Region Proposal的部分...），我们知道RCNN及Fast-RCNN中一个性能瓶颈就是提取预选框的部分，而RPN很好地对这个部分进行了优化，原因在于它将卷积神经网络引入了进来，使用特征提取的形式生成出预选框的位置从而降低了selective...RPN( Region Proposal Network) :- CNN从特征图中学习分类的方式，RPN也从特征图中学习生成这些候选框。一个典型RPN网络如图所示。...由于RPN是一个模型，每个模型都有一个成本函数来训练，所以RPN也是如此。 RPN的损失函数可以表示如下： 举例 让我们用一个例子来回顾RPN的整个流程。
【提特征】 RPN网络前面是一个提特征的网络，比如VGG,Res等，传给RPN网络的是一个特征图，其实也就是一个tensor 比如用ZF网络（论文里面用的） 输出特征图：13*13*256 【RPN】...拿到模型的特征，RPN网络首先加了一个3*3*256*256的卷积层（其实不是很清楚为什么加，可能是为了扩大感受野） 这样就会得到11*11*256的输出，前面11*11是图形矩阵，其中每一个点在原图中都是一个很大的区域
, scope="rpn_conv/3x3")#cfg.RPN_CHANNELS = 512, 3*3卷积处理,cfg.RPN_CHANNELS = 512..._act_summaries.append(rpn)#可视化保存 rpn_cls_score = slim.conv2d(rpn, self....(rpn, self...._predictions["rpn_cls_prob"] = rpn_cls_prob self...._predictions["rpn_cls_pred"] = rpn_cls_pred self.
RPN网络源码解读 在高层的feature map初次计算anchor box点数值 60x40x9。9代表一个特征维度生成9个anchor box， 但特征层w，h为啥是60,40不应该是相等的？...不，在源码中还是进行了进一步的筛选（进一步筛选就是计算与GTBOX的IOU值，这一条件作为判断，IOU值大的自然就保留下来，很遗憾一开始的RPN网络选出大多数都是背景，难道就让fastrcnn计算一堆背景么...总结：以上所述操作就是RPN网络筛选proposal用于训练fastrcnn网络的内容（ps：这绝不是用于训练RPN网络的anchorboxs框），你觉得RPN网络的sore得分选出来的框再来训练自己还有意思么...，这就好比，我自己出题给自己做，然后再打分，这也违背了监督式学习 下面再写RPN网络的训练过程，以及RPN训练的监督框是怎么来的。
说在前面的话 在目标检测领域Faster RCNN可以说是无人不知无人不晓，它里面有一个网络结构RPN（Region Proposal Network）用于在特征图上产生候选预测区域。...但是呢，这个网络结构具体是怎么工作的呢？网上有很多种解释，但是都是云里雾里的，还是直接撸代码来得直接，这里就直接从代码入手直接撸吧-_-||。...可以看到RPN直接通过一个卷积层rpn_conv/3×3直接接在了分类网络的特征层输出上面，之后接上两个卷积层rpn_clc_score与rpn_bbox_pred分别用于产生前景背景分类与预测框。...现在对RPN网络的结构和RPN模块中文件有了一个大体的认识，那么接下来就开始阅读里面的实现代码，看看它究竟干了些什么事情。 2....实际上，这一层的4个输出，rpn_labels是需要输出到rpn_loss_cls层，其他的3个输出到rpn_loss_bbox，label实际上就是loss function前半部分中的 P i ∗
区域建议网络（RPN）首先在faster rcnn中提出。...图1 九个候选框（anchor）示意图 针对该像素点的每个候选框需要判断其是不是目标区域，如果是目标区域，其边框位置如何确定，具体过程如图2所示，在RPN头部 ，通过以下结构生成 k个anchor。...图 2 RPN 过程示意图 如图2所示，针对特征图中的某一个位置的像素点，对应会有9个候选框。...因为输入RPN中有256个通道的特征图，所以要同时对每个通道该位置的像素点都使用不同的3×3的滑动窗口进行卷积，最后将所有通道得到的该位置像素点的卷积值都加起来，得到一个新的特征值，最终使用256组这样的...在 RPN中部，分类分支（cls）和边框回归分支（bbox reg）分别对这堆anchor进行各种计算。
上面一个带有skip connection的网络结构在预测的时候是在finest level（自顶向下的最后一层）进行的，简单讲就是经过多次上采样并融合特征到最后一步，拿最后一步生成的特征做预测。...而下面一个网络结构和上面的类似，区别在于预测是在每一层中独立进行的。后面有这两种结构的实验结果对比，非常有意思，因为之前只见过使用第一种特征融合的方式。...作者一方面将FPN放在RPN网络中用于生成proposal，原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入，简单讲就是只用这一个尺度的feature map。...但是现在要将FPN嵌在RPN网络中，生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。...看看加入FPN的RPN网络的有效性，如下表Table1。网络这些结果都是基于ResNet-50。
Overview RPN的本质是 “ 基于滑窗的无类别obejct检测器 ” : ? RPN所在的位置： ?...庖丁解牛 RPN由以下三部分构成： 在 RPN头部 ，通过以下结构生成 anchor（其实就是一堆有编号有坐标的bbox）： ? 论文中的这幅插图对应的就是 RPN头部： ?...当然，这些都是 RPN网络 之后 的操作了，严格来说并 不属于 RPN 的范围 了。 图中 绿框内 为 RPN ，红圈内 为 RoI 以及其对应的 Pooling 操作： ?.../3x3" type: "ReLU" bottom: "rpn/output" top: "rpn/output" } layer { name: "rpn_cls_score" type...rpn_bbox_targets' top: 'rpn_bbox_inside_weights' top: 'rpn_bbox_outside_weights' python_param {
51 x 39 x 9 = 17900 约等于 20 k （2）Faster R-CNN统一的网络结构如下图所示，可以简单看作RPN网络+Fast R-CNN网络。 ?...RPN网络结构是什么？实现什么功能？具体如何实现？ 单个RPN网络结构如下图： ?...RPN网络、Fast R-CNN网络联合训练 训练网络结构示意图如下所示： ? 如上图所示，RPN网络、Fast R-CNN网络联合训练是为了让两个网络共享卷积层，降低计算量。 ...窗口建议，RPN+ZF测试时采用300窗口建议； 结果：RPN+ZF方法获得59.9%的mAP，由于卷积层共享并且只有300个候选窗口，RPN+ZF方法检测速度更快； b.第2组实验 目的：...300候选窗RPN获得56.8%的mAP相比，采用VGG-16训练RPN使得mAP达到59.2%，表明VGG-16+RPN提供区域建议质量更高【不像死板板的Selective Search，RPN可以从更好的网络中获利进行变化
############################################################ # Region Proposal Network (RPN) #######...##################################################### def rpn_graph(feature_map, anchors_per_location...# 分类 背景和前景，做softmax处理 rpn_probs = KL.Activation( "softmax", name="rpn_class_xxx")(rpn_class_logits...(t, [tf.shape(t)[0], -1, 4]))(x) return [rpn_class_logits, rpn_probs, rpn_bbox] def build_rpn_model...It wraps the RPN graph so it can be used multiple times with shared weights.
shared conv layer Region Proposal Network RPN网络结构：3x3的卷积层 + 两个1x1的卷积网络(reg + cls)。.../3x3") cls layer: rpn_cls_score = slim.conv2d(rpn, self....') reg layer: rpn_bbox_pred = slim.conv2d(rpn, self...._proposal_layer(rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, "rois") rpn_labels = self...., rpn_bbox_targets, rpn_bbox_inside_weights,和rpn_bbox_outside_weights.
简介 如果您正在阅读这篇文章[1]，那么我假设您一定听说过用于目标检测的 RCNN 系列，如果是的话，那么您一定遇到过 RPN，即区域提议网络。...如果您不了解 RCNN 系列，那么我强烈建议您在深入研究 RPN 之前单击此处阅读这篇文章。...RPN CNN 从特征图学习分类的方式，RPN 也学习从特征图生成这些候选框。...由于 RPN 是一个模型，并且每个模型都有一个要训练的成本函数，因此 RPN 也是如此。 RPN 的损失或成本函数可以写成 ❝注意：- PN 不关心对象的最终类（例如猫、狗、汽车或人等）是什么。...总结 区域提议网络 (RPN) 的输出是一堆框/提议，它们将被传递给分类器和回归器以最终检查对象的出现。简而言之，RPN 预测一个锚点是背景还是前景的可能性，并对锚点进行细化。
放大之后是这样： 庖丁解牛 RPN由以下三部分构成： 在 RPN头部 ，通过以下结构生成 anchor（其实就是一堆有编号有坐标的bbox）： 论文中的这幅插图对应的就是 RPN头部：...当然，这些都是 RPN网络 之后 的操作了，严格来说并 不属于 RPN 的范围 了。...但是FPN的出现，大大降低了小目标的漏检率，使得RPN如虎添翼。 关于RPN的具体结构，我自己也画了一张图解。.../3x3" type: "ReLU" bottom: "rpn/output" top: "rpn/output" } layer { name: "rpn_cls_score...' bottom: 'rpn_bbox_pred' bottom: 'im_info' top: 'rpn_rois' # top: 'rpn_scores' python_param
在FMEA中，风险顺序数（RPN）是一种常用的指标，用于评估和排序故障模式的风险严重性。本文将介绍如何计算FMEA的风险顺序数（RPN）？...一、RPN的计算方法RPN是通过将潜在失效模式的严重性（S）、出现频率（O）和检测能力（D）三个因素相乘而得到的，即：RPN = S x O x D其中，S、O和D分别代表：S（Severity）：失效模式的严重性...评估标准如下表：图片根据以上三个因素的评估结果，可以计算出每个失效模式的RPN值。RPN越高，意味着失效模式的风险越大。...二、RPN的应用RPN可用于评估FMEA中的失效模式的风险严重性，并帮助团队选择优先解决的失效模式。RPN也可用于跟踪失效模式的改进，评估改进效果。...如果RPN值高于团队设定的阈值，则需要采取措施来降低风险。
受到最先进的候选区域提取方法RPN 的启发，我们对相关feature map进行提议提取。与标准RPN不同，我们使用两个分支的相关特征映射进行提议提取。...2.相关工作 2.1 RPN RPN即Region Proposal Network，是用RON来选择感兴趣区域的，即proposal extraction。...这样就完成了网络结构的端到端的训练。...3.2 Siamese-RPN 左边是孪生网络结构，上下支路的网络结构和参数完全相同，上面是输入第一帧的bounding box，靠此信息检测候选区域中的目标，即模板帧。...模板帧在RPN中经过卷积层， 和 当作检测所用的核。
RPN 把生成 RP（Region Proposal，也即 RoI）这种事情也交给了神经网络。 RPN的本质是 “ 基于滑窗的无类别obejct检测器 ” : ?...在train阶段，会输出约2000个proposal，但只会抽取其中256个proposal来训练RPN的cls+reg结构；到了reference阶段，则直接输出最高score的300个proposal...此时由于没有了监督信息，所有RPN 并不知道这些proposal是否为前景，整个过程只是惯性地推送一波无tag的proposal给后面的Fast R-CNN。...RPN的运用使得region proposal的额外开销就只有一个两层网络。 Faster R-CNN、Mask R-CNN 即采用 RPN 。...在FPN被提出之后，RPN还可以借助FPN来输入多种size下的feature map，这样大大降低了对小物体的漏检率。
【说明】：欢迎加入：faster-rcnn 交流群 238138700，我想很多人在看faster-rcnn的时候，都会被RPN的网络结构和连接方式纠结，作者在文中说的不是很清晰，这里给出解析； 【首先...网络的； 【RPN部分】：然后，我们看看RPN部分的结构： 1、前面我们指出，这个conv feature map的维度是13*13*256的； 2、作者在文章中指出，sliding window的大小是..." type: "ReLU" bottom: "rpn_conv1" top: "rpn_conv1" } layer { name: "rpn_cls_score" type: "...: 'rpn_bbox_inside_weights' top: 'rpn_bbox_outside_weights' python_param { module: 'rpn.anchor_target_layer..."rpn_bbox_inside_weights" bottom: "rpn_bbox_outside_weights" top: "rpn_loss_bbox" loss_weight:
(2)我们提出利用RPN冗余来克服建议忽略效应。(3)设计了一种RPN集成机制，在同时训练多个RPN的同时，加强了RPN之间的多样性和协作。...在下面，除非另有说明，对RPN的引用实际上是对RPN分类器的引用。使用交叉熵损失Lcls = LCE训练具有单个分类器的RPN，并产生单个预测。...通过多样性损失，我们鼓励概率矩阵有秩N，所以每个RPN对NA盒的集合有不同的反应。这个过程确保每个RPN是某些箱子中最确定的RPN，以便每个RPN都被选择和训练。...如果一个RPN的响应低于φ，那么这个RPN将会受到惩罚。最终的合作损失是所有前台盒子和所有RPN的合作损失的平均值。...Naive RPN Ensembles.我们将corpn与相同数量的单独训练的RPN集合进行比较，每个RPN初始化不同。 在微调阶段，我们将相同的RPN选择机制应用于两种方法。
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