1、一个图片从由p*q大小，变为m*n大小（600*1000），进入网络，经过13个conv，13个relu，4个pooling。得到feature maps（40*60*256）。...以vgg16为例，13个conv参数为kernelsize为3*3，pad为1，4个pooling为2*2，stride为2，一个图形进去网络出来后大小为m/16 ,n/16的feature maps。...---- 损失函数_add_losses faster rcnn包括两个损失：rpn网络的损失+rcnn网络的损失。其中每个损失又包括分类损失和回归损失。...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。...(logits=rpn_cls_score, labels=rpn_label)) # rpn二分类的损失 rpn_bbox_pred = self.
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。...它的网络流程如下： step1 在第一步中，我们的输入图像通过卷积神经网络，其最后一层将特征图作为输出； step2 在这一步骤中，滑动窗口通过上一步骤得到的特征图进行运行。...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。
讲完了anchor机制，接下来我们讲RPN(region proposal network)区域候选网络，它的作用是为了得到候选框。..., 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....这一部分得出的值是用来训练的，训练RPN(也就是得到roi的网络) https://blog.csdn.net/m0_37663944/article/details/103735094 5.
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？...毕竟backbone网络一系列操作，w，h同时缩小的？...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。
【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
神经网络特征提取过程中，一般底层特征具有良好的空间信息，高层的具有良好的语义信息。...自底向上其实就是网络的前向过程。...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。
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。...大体的结构如下图所示： 虽然在上面的图中能够对RPN网络有一个比较直观但是笼统的概念，其具体内部搞了啥子，并不清楚。所以还是撸一下它里面的代码看看吧，首先来看RPN模块中各个文件说明。...（2）proposal_layer.py 将RPN网络的每个anchor的分类得分以及检测框回归预估转换为目标候选 Converts RPN outputs (per-anchor scores...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....RPN网络部分 这个部分使用到的文件有anchor_target_layer.py、generate_anchors.py。
区域建议网络（RPN）首先在faster rcnn中提出。...得到用来预测的feature map 图片在输入网络后，依次经过一系列卷积+ReLU得到的51×39×256维feature map，准备后续用来选取proposal。...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。...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。
############################################################ # 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.
Overview RPN的本质是 “ 基于滑窗的无类别obejct检测器 ” : ? RPN所在的位置： ?...RPN的运用使得region proposal的额外开销就只有一个两层网络。 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。 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的运用使得region proposal的额外开销就只有一个两层网络。...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
在这篇文章中，我们提出了孪生候选区域生成网络（Siamese region proposal network），简称Siamese-RPN，它能够利用大尺度的图像对离线端到端训练。...关键是候选的孪生候选区域生成网络（Siamese-RPN）。它由模板分支和检测分支组成，它们以端到端的方式对大规模图像对进行离线训练。...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。...简单的说，就是预训练模版分支，利用第一帧的目标特征输出一系列weights，而这些weights，包含了目标的信息，作为检测分支RPN网络的参数去detect目标。...（2）相比原始的Siamese网络，RPN网络可以直接回归出目标的坐标和尺寸，既精确，又不需要像multi-scale一样浪费时间。 经过网络后，我们将分类和回归特征映射表示为点集： 这里， 。
【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...，网络层的连接方式都是一样的；建议读者看看，很快的； 下载链接：点击打开链接 【前面5层】：作者RPN网络前面的5层借用的是ZF网络，这个网络的结构图我截个图放在下面，并分析下为什么是这样子的； 1、...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...网络的具体定义】：这个作者是放在....============ # 到我们的RPN网络部分了，前面的都是共享的5层卷积层的部分 layer { name: "rpn_conv1" type: "Convolution" bottom
RPN即Region Proposal Network，是用RON来选择感兴趣区域的，即proposal extraction。...到此为止，网络只需要把这些可能含有物体的区域选取出来就可以了，这些被选取出来的区域又叫做ROI（Region of Interests），即感兴趣的区域。...当然RPN同时也会在feature map上框定这些ROI感兴趣区域的大致位置，即输出Bounding Box。...采用1×1的卷积网络 输入 ，输出与 尺寸相同的2通道的特征图，每个通道分别代表 dw 和 dh，表示每个位置可能的最好的 anchor 尺寸。...实验可得此时的平均 recall 已经超过普通的 RPN 了，仅仅是增加了两个 conv。
刚开始学Faster RCNN时，遇到些困惑不知其他人有没有： 1、RPN网络训练的输出是什么？ 2、RPN网络在train中的作用是什么？...3、RPN网络在test中的作用是什么？ 其实这些我们如果不看源码都很难真正理解！ 以Faster-RCNN_TF的源码为例，以下代码取自...., rpn_bbox_targets, rpn_bbox_inside_weights, rpn_bbox_outside_weights rpn_labels 是 [1,1,A*height,width...在test中，正好相反，训练好的网络会产生一个rpn_cls_score_reshape，它可以转化成一个[1,A,height,width]的矩阵 #proposal_layer 产生的[1,A,...因为传进后面全卷积网络的是bbox，与gt_boxes不完全重合，为了使最终的结果更加接近gt_box,还需要进一步微调 而全卷积层的输出bbox_pred就是用于微调的，rpn_bbox_targets
box和score，端到端的训练生成高质量的region proposals，同时RPN与检测网络共享卷积特征。...算法Faster RCNN融合了RPN和Fast R-CNN为一个网络，且彼此之间共享卷积，这种网络结构类似于注意力机制(attention mechanism)，RPN网络能够聚焦于关注的目标。...PRN进一步概述： ① 与检测网络共享卷积； ② RPN类似于FCN（fully convolutional network 全卷积网络），能够进行端到端的训练，并生成detection proposals...现在Faster R-CNN算法引入了RPN网络，可以加快proposal的提取，提高运行效率。】...第六部分：Conclusion 作者已经提出了有效而准确的Region Proposal生成的网络（RPN）。
三、区域推荐网络RPN详解 3.1 边框的位置到底用什么表示？...我们发现，其实整个RPN的网络很浅很简单，但是为什么要这样设计呢？这样设计能达到什么样的效果呢？...RPN 是全卷积(full conv) 网络，其采用基础网络输出的卷积特征图作为输入....那究竟RPN网络是如何进行训练的呢？ RPN训练中对于正样本文章中给出两种定义。...RPN的输出：RoIs（形如2000×4或者300×4的tensor） 3.7 RPN网络与Fast R-CNN网络的权值共享 RPN最终目的是得到候选区域，但在目标检测的最终目的是为了得到最终的物体的位置和相应的概率
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网络预训练 样本 来源 正样本 ILSVRC20XX 负样本 ILSVRC20XX 样本中只有类别标签； 文中一带而过RPN网络被ImageNet网络...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。 ...① 交替训练 训练RPN，得到的区域建议来训练Fast R-CNN网络进行微调；此时网络用来初始化RPN网络，迭代此过程【文中所有实验采用】； ② 近似联合训练 如上图所示，合并两个网络进行训练...RPN产生区域建议的影响； 做法：使用Selective Search方法训练检测网络ZF并固定不变【RPN与ZF没有共享卷积层】，采用VGG-16网络训练RPN提供候选区域； 结果：与第3组实验测试时
RPN网络 RPN网络生成Region Proposal的过程如下: we slide a small network over the conv feature map output by the last...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)。..._proposal_layer： 通过神经网络产生的rpn_bbox_pred是参数化的Bounding Box，首先需要转换到图像坐标框，并且裁剪掉超出边界的部分。..., rpn_bbox_targets, rpn_bbox_inside_weights,和rpn_bbox_outside_weights....proposal_target_layer: 训练过程中每个Batch输入一张图片，在一张图片中包含需要许多正样本和负样本的Anchors，一般情况下，不会把所有的样本都参与训练，因为通常都是负样本占据多数，会误导整个网络
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