结构：

faster rcnn是fast rcnn的改进版，一个更快的算法。为了理解faster rcnn，建议读者先理解fast rcnn, fast rcnn结构的理解，可以参考我的一篇博客：fast rcnn 理解

图一 fast rcnn的结构

图二 faster rcnn的结构

从图一和图二对比可知，faster rcnn和fast rcnn在结构上的唯一区别，是RoI(region of interest,感兴趣区域)的获取，fast rcnn是通过selective search来获取的，而faster rcnn是通过RPN(region proposal network)来获取的。RPN可以通过我的另一篇博客了解：RPN理解。RPN生成原输入图像上的proposal(候选框)。这些proposal再按位置关系映射到feature map，得到feature map上对应的RoI。

faster rcnn之所以更快，是因为selective search很慢，用CPU在一张图片上操作，需要花2秒。而RPN是一个很小的网络，而且在训练时，与后面的检测器共享权重，所以不管是训练，还是预测，都比fast rcnn要快很多。

训练

faster rcnn有主体的检测网络，还有一个生成proposal的小网络RPN，为了把faster rcnn设计成端到端的网络，这两部分网络需要同时训练。然而，不能简单地使用梯度下降同时优化两个网路的损失值就行了，因为检测网络依赖于固定的RoI，同时优化两个网络，会使检测网络每次使用的RoI都不同，这可能导致训练无法收敛。为了解决这个问题，并且使两个网络共享卷积层的权重，faster rcnn的作者们设计了一个4步交替训练法，参考图三：

图三训练解释

1.按S1这条线路训练RPN。使用ImageNet预训练模型作为CNNs的初始化权重。训练过程参考RPN理解。

2.按S2这条线路训练检测器。也是使用ImageNet预训练模型作为CNNs的初始化权重。使用第1步产生的RoI来作为这一步的RoI。

在第一次循环中，这两步,是单独训练的，CNNs的权重没有共享

3.将第2步得到的CNNs的权重，作为Step 1这条线路的CNNs权重初始化，训练RPN，并且固定CNNs的权重，只更新S1这条线路独有的权重，也就是RPN层的权重。

从此开始RPN和检测器开始共享CNNs的权重了

4.固定CNNs的权重，训练Step 2这条路的检测器，只更新Step 2这条线路独有的权重，也就是检测器的全连接层。

交替迭代这4步，进行训练。

faster rcnn的理解相关推荐

Faster RCNN代码理解（Python） ---训练过程
最近开始学习深度学习,看了下Faster RCNN的代码,在学习的过程中也查阅了很多其他人写的博客,得到了很大的帮助,所以也打算把自己一些粗浅的理解记录下来,一是记录下自己的菜鸟学习之路,方便自己过后 ...
Faster R-CNN 深入理解改进方法汇总
Faster R-CNN 从2015年底至今已经有接近两年了,但依旧还是Object Detection领域的主流框架之一,虽然推出了后续 R-FCN,Mask R-CNN 等改进框架,但基本结构变化 ...
[目标检测] Faster R-CNN 深入理解改进方法汇总
Faster R-CNN 从2015年底至今已经有接近两年了,但依旧还是Object Detection领域的主流框架之一,虽然推出了后续 R-FCN,Mask R-CNN 等改进框架,但基本结构变化 ...
对Faster R-CNN的理解(1)
目标检测是一种基于目标几何和统计特征的图像分割,最新的进展一般是通过R-CNN(基于区域的卷积神经网络)来实现的,其中最重要的方法之一是Faster R-CNN. 1. 总体结构 Faster R-C ...
faster rcnn 论文理解
目录(?)[-] 思想区域生成网络结构特征提取候选区域anchor Region Proposal Networks Translation-Invariant Anchors 窗口分类和位置精 ...
faster rcnn resnet_RCNN, Fast R-CNN 与 Faster RCNN理解及改进方法
RCNN 这个网络也是目标检测的鼻祖了.其原理非常简单,主要通过提取多个Region Proposal(候选区域)来判断位置,作者认为以往的对每个滑动窗口进行检测算法是一种浪费资源的方式.在RCNN中 ...
cnn 回归坐标特征图_RCNN, Fast R-CNN 与 Faster RCNN理解及改进方法
RCNN 这个网络也是目标检测的鼻祖了.其原理非常简单,主要通过提取多个Region Proposal(候选区域)来判断位置,作者认为以往的对每个滑动窗口进行检测算法是一种浪费资源的方式.在RCNN中 ...
你真的理解Faster RCNN吗？捋一捋Pytorch官方Faster RCNN代码
作者丨白裳@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/145842317 编辑丨极市平台目前 pytorch 已经在 torchvision 模块集成了 FasterRC ...
faster rcnn源码理解（二）之AnchorTargetLayer（网络中的rpn_data）
转载自:faster rcnn源码理解(二)之AnchorTargetLayer(网络中的rpn_data) - 野孩子的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.n ...

faster rcnn的理解

结构：

训练

faster rcnn的理解相关推荐

最新文章

热门文章