ROIPooling

目标检测算法之 Faster R-CNN算法详解

目录一FasterR-CNN思路二RPN详解1、特征提取2、候选区域(anchor)3、框回归4、候选框修正三RoIPooling层1、为何使用RoIPooling2、RoIPooling原理四分类和框回归五训练
Ziven1997·2022-12-19 15:26

深度学习笔记(十):深度学习评估指标

文章目录专业名词解释一级指标二级指标深度学习评估指标专业名词解释HTC(HybridTaskCascade)-混合任务级联boundingbox-边界矩形框RoI(RegionofInterest)-感兴趣区域RolPooling-Rol池化(RoIPooling
ZZY_dl·2022-12-15 02:31

深度学习笔记------Faster_RCNN

目录1Faster_rcnn网络结构2Faster_RCNN的输入3RPN(RegionProposalNetworks)4ROIPooling5分类（Classification）1Faster_rcnn
YOULANSHENGMENG·2022-12-12 20:45

经典目标检测论文分享---Faster R-CNN

主要创新点1.5对比图二FasterR-CNNarchitecture三Details3.1convlayers3.2RPN3.2.1anchors3.2.2Cls和Reg3.2.3生成Proposal3.3RoIpooling3.3.1
不爱学习的分享·2022-12-12 03:21

FasterRCNN

论文：“FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks”FasterRCNN主要包括backbone、RPN、ROIPooling
Demon_zzj·2022-12-10 20:18

Faster-RCNN网络

Faster-RCNN网络学习目标熟悉FasterRCNN目标检测的思想知道anchor（锚框）的思想掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的掌握ROIPooling的使用方法知道fasterRCNN的训练方法在
最白の白菜·2022-12-09 07:15

易语言注册机多线程

SVM（行人检测）3、DPM（物体检测）4、NMS（非极大值抑制算法）三、深度学习目标检测方法1、one-stage2、two-stage核心组件：CNN网络；RPN网络：区域推荐（Anchor机制）；RoIPooling
laobai168·2022-12-07 22:36

RCNN系列总结

Fast-RCNN实现了卷积网络的权重共享，使用RoIpooling来保持多尺度输入（SPP-RCNN),
SJTU 路子·2022-12-07 21:26

论文笔记（九）【论文中概念解释1】1x1卷积核的作用、机器学习中的正负样本、消融实验、ROIpooling、空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)、backbone

目录1，1x1卷积核的作用1.1，灵活的控制特征图的深度1.2，减少参数1.3，现了跨通道的信息组合，并增加了非线性特征2，机器学习中的正负样本3，消融实验4，ROIpooling5，空间金字塔池化(SpatialPyramidPooling
CV-杨帆·2022-12-06 14:38

fast rcnn 代码解析（一）

、输入为一张图像和2000个候选框，conv5的特征和2000个候选框同时输入到RoiPooling层中，将不同大小的框映射到conv5特征图，并统一为相同的尺寸，其实就是将大小不同的矩形框映射成大小相同的矩形框
风过无虎·2022-12-03 10:26

人工智能面试总结-池化

说说ROIPooling说说最大池化与平均池化是如何进行反向传播的？说说卷积层与池化层的区别？说说池化操作对输出特征图的计算方式？说说什么是池化？ 池化通常也称子采样(Subsampling)或
啥都生·2022-12-03 09:38

《RefineMask：Towards High-Quality Instance Segmentation with Fine-Grained Features》论文笔记

参考代码：RefineMask1.概述导读：在这篇文章中针对以Mask-RCNN为代表的实例分割模型存在实例分割mask掩膜边界补贴合的问题进行探究，文章指出由于网络存在下采样操作以及RoIPooling
m_buddy·2022-12-02 19:25

python算法工程师面试_面经分享 | 无人驾驶方向算法工程师面试知识点

CNN去掉激活函数会怎么样介绍YOLO/SSD/RCNN/Faster-RCNN/Mask-RCNN算法YOLOv1/v2/v3区别细节，SSD如何改进有思考过嘛，知道DSSD和FSSD嘛是否了解RPN，RoIpooling
weixin_39601511·2022-12-01 18:16

One-stage和Two-stage算法介绍

层类似抠图操作(x,y,w,h)表示目标最终算法TwoStage核心组件:主干网络设计原则:从简单到复杂再到简单的卷积神经网多尺度特征融合的网络更轻量级的CNN网络RPN网络:区域推荐方法(Anchor机制)ROIpooling
Wanghd_yummy·2022-12-01 08:01

CRAFTS：端对端的场景文本检测器

一个典型的体系结构将检测和识别模块放置到单独的分支中，通常使用RoIpooling来让这些分支共享一个视觉特征。
合合技术团队·2022-12-01 00:22

对实例分割Mask R-CNN的理解

2.改进的措施有两个：（1）加入掩码头（2）RoIAlign替换为RoIPooling具体介绍：（1）掩码头结构简单，由全卷积构成，一共有5个卷积和一个上采样：4个3x3卷积，1个类别数x256x3x3
gangdamuuuu·2022-11-30 13:43

目标检测与分割总结

FasterR-CNN步骤：(1)由输入图片产生的区域候选(2)最后一层卷积输出的所有通道(3)ROIpooling注解：ROIPooling的意义ROIsPooling。
残云墨雪·2022-11-30 11:05

深度学习 -- Faster rcnn 算法流程详解

一、网络结构：这是fasterrcnn的整个网络结构，一共有四个部分组成：1.CNN特征提取网络：2.RPN网络：3.ROIPooling：4.cl
QW_zhang·2022-11-30 08:01

Faster R-CNN 整体流程介绍

0.1FasterR-CNN整体流程图0.2RPN层流程图1开始之前的关键词1.1分类与回归1.2进入RPN层之前的两个1x1卷积1.3Reshapelayer1.4Softmax1.5Proposallayer1.6RoIPooling1.7
油炸冰可乐·2022-11-30 08:57

R-CNN网络基础

目录R-CNN网络基础Overfeat模型RCNN模型算法流程候选区域生成CNN网络提取特征目标分类（SVM）目标定位预测过程算法总结FastRCNN模型算法流程ROIPooling目标分类和回归模型训练模型预测模型总结总结
最白の白菜·2022-11-29 23:17

目标检测系列5——Faster R-CNN（RPN，anchors）

FasterR-CNN1FasterR-CNN1.1简介1.2结构1.2.1主干特征提取网络1.2.2建议框1.2.3RoIpooling1.2.4Classification1.3特点1.4训练1.5
晓码bigdata·2022-11-28 22:54

Fater-RCNN

；(2)将整张图片输入CNN，进行特征提取；(3)用RPN生成建议窗口(proposals)，每张图片生成300个建议窗口；(4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积featuremap上；(5)通过RoIpooling
郝源·2022-11-28 00:19

Fast RCNN总结

主要贡献：1.规避R-CNN中冗余的特征提取操作，只对整张图像全区域进行一次特征提取（首次在SPP-Net中提出）；2.用RoIpooling层取代最后一层maxpooling层，同时引入建议框信息，提取相应建议框特征
ZDA爱吃火锅·2022-11-27 08:20

fast rcnn和faster rcnn

这里的第二步已经不一样了，这里是把整个图像输入到网络中，roipooling（感兴趣区域），fastrcnn是先把整个图像输入得到特征图，然后根据候选框对整个图片的映射关系得到每个候选框的特征图了。
ffllxx123·2022-11-27 08:44

Fast R-CNN论文详解

paper链接：FastR-CNN&创新点规避R-CNN中冗余的特征提取操作，只对整张图像全区域进行一次特征提取；用RoIpooling层取代最后一层maxpooling层，同时引入建议框信息，提取相应建议框特征
页图·2022-11-25 22:21

【目标检测】概念理解：region proposal、bounding box、anchor box、ground truth、IoU、NMS、RoI Pooling

本文主要对regionproposal、anchorbox、boundingbox、boundingboxregression、groundtruth、IoU、NMS、RoIPooling这些名字进行解释
kentocho·2022-11-24 23:25

目标检测篇-Faster-RCNN论文精读

②放入共享Convlayers③RPN计算proposals④RoiPooling层则利用proposals从featuremaps中提取proposalfeatures⑤送入后续全连接和softmax
xx忘记思考了·2022-11-24 10:02

FAST_RCNN 和 MASK_RCNN对比

FAST_RCNN：Backbone+FPN(可选)+RPN+ROIPooling+检测头MASK_RCNN：B
反正也没人看我的昵称·2022-11-23 17:01

maskrcnn里面的ground truth来历

从图像上获得卷积特征图之后，用它通过RPN来获得目标建议并最终为每个建议提取特征（通过RoIPooling），最后我们需要使用这些特征进行分类。
向前看sf→→→·2022-11-23 09:10

目标检测mmdetection-demo

它还使用RoIAlign，这是RoIPooling的更精确版本，用于RoI特征提取，以提高性能。更多详情可在https://arxiv.org/abs/170
治愈禁咒 - 程序员·2022-11-23 08:38

Mask R-CNN要点总结

关于MaskR-CNN的优质博客供参考：第一篇；第二篇部分图片来源于上述博客目录零、介绍一、主要思想1.ROIAlign代替ROIPooling2.FasterR-CNN+分支3.解耦二、模型架构1.RoIAlign
汪老板的员工1228·2022-11-23 00:27

FCOS要点解析

也就是说FCOS既没有proposals或者ROIPooling操作，也没有anchors来预
汪老板的员工1228·2022-11-23 00:48

目标检测经典知识点汇总（一）：RPN（以Faster RCNN为例）

3.ROIpooling4.ClassifierFasterRCNN整个训练框架图总结参考补充思考：一、为什么用RoIPooling，不直接resize进行分类？前言有一些非常经典的应用于
等待戈多。·2022-11-21 16:31

目标检测单阶段、双阶段检测框部分学习总结

为例）1、anchor的引入及产生2、anchor与gt的匹配机制3、后处理NMS机制二、双阶段目标检测（以fasterrcnn为例）1、RPN（RegionProposalNetworks）的引入2、RoIPooling
尼笛芽在努力·2022-11-19 14:45

Fast R-CNN 详解

FastR-CNN详解一、R-CNN和SPPNet（一）R-CNN缺点（二）SPPNet缺点二、网络结构（一）RoIpooling（二）训练过程1.监督预训练2.Fine-turning3.多任务loss4
*青云*·2022-11-19 06:18

【深度学习进阶】01目标检测理论：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN系列以及FPN结构

2.1算法流程及存在问题2.2候选区生成2.3深度网络提取特征2.4SVM分类器2.5回归器修正候选框位置3.FastR-CNN网络（2015年）3.1算法流程及存在问题3.2网络训练数据集设置3.3ROIPooling
TianleiShi·2022-11-19 03:59

课节2: 目标检测任务综述

也被称为感兴趣区域（RegionofInterest，RoI）SIFT、HOGSVM、AdaboostNMS：过滤框深度学习的优势两阶段之RCNN：深度学习方法提取特征两阶段之Fast/Faster-RCNN引入RoIPooling
程序员小勇·2022-11-09 09:15

【深度学习】卷积神经网络应用之双阶段目标检测｜R-CNN、SPP-Net、Fast-RCNN、Faster-RCNN

SPP-Net1.网络结构2.基础知识共享卷积计算金字塔池化SpatialPyramidPooling3.训练流程4.测试流程5.存在问题三、FastR-CNN1.网络结构2.基础知识感兴趣区域池化层(ROIpooling
Lydia.na·2022-11-06 13:10

mask r-cnn的理解

RPNfeaturemap卷积层-池化层-全连接层GroundTruthMaskR-CNN边框bbox回归IoU交并比Anchorbox与fasterrcnn的区别FPN特征金字塔FCN全卷积网络CNN与FCN反卷积层ROIPooling
乖乖怪123·2022-10-26 10:04

Deformable Convolutional Networks 可变形卷积网络解析

3.可变形卷积的具体实现细节3.1双线性插值3.2可变形卷积DeformableConvolution3.3可变形的ROIPooling1.什么是可变形卷积?
AndSonder·2022-10-16 07:55

2019秋招面经分享 | 无人驾驶方向算法工程师面试知识点

CNN去掉激活函数会怎么样介绍YOLO/SSD/RCNN/Faster-RCNN/Mask-RCNN算法YOLOv1/v2/v3区别细节，SSD如何改进有思考过嘛，知道DSSD和FSSD嘛是否了解RPN，RoIpooling
Mr.Jk.Zhang·2022-10-12 07:21

计算机视觉岗秋招面经

RoiPooling和RoiAlgin区别？F1Score如何计算？Siamese网络原理，loss计算方式。
唐奋·2022-10-12 07:34

【学习-目标检测】目标检测之—faster RCNN

文章目录背景原理RPN生成anchor设定标签监督信息loss训练RoIPooling和RoIAlignBBOXheader预测总结问题目标检测是深度学习任务中非常火热的一个领域，从深度学习发展之初就迸发出巨大的商业潜力
helloworld_Fly·2022-10-10 09:46

8月31日目标检测学习笔记——Faster RCNN

文章目录前言一、Faster-RCNN1、原理2、步骤3、RoIPooling4、网络结构二、SPPNet（SpatialPyramidPooling）三、Fast-RCNN四、HyperNet五、RFCN
Ashen_0nee·2022-10-10 09:47

《Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results》论文笔记

在可变形卷积v1版本中，引入了Deformableconv和DeformableRoIPooling，它们对卷积和RoIPooling的分布入来offset（可学习）来使得神经网络关注真实的物体形状。
m_buddy·2022-09-22 21:29

空洞卷积、可变形卷积、可变形ROI Pooling

文章目录空洞卷积（DilatedConvolution）可变形卷积（DeformableConvolution）可变形ROIPooling参考文献为什么要提空洞卷积、可形变卷积、可形变ROI池化？
BubbleCodes·2022-09-22 21:23

目标检测之Deformable Convolutional Networks

DeformableConvolutionalNetworks-ICCV2017概要图像任务中目标的尺寸、形状变化不一，虽然现有的深度网络对此有一定的特征提取能力，但并不是最优的，因此通过在卷积层中引入offset（deformableconvolution）和在RoIpooling
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-09-17 07:18

一文读懂Faster RCNN（大白话，超详细解析）

模型详解1测试（Test）1.1总体架构1.2convlayers1.3RPN1.3.1anchors1.3.2clslayer——分类1.3.3reglayer——回归1.3.4生成Proposal1.4RoIpooling1.4.1
风中一匹狼v·2022-08-16 07:50

【FasterRCNN】边框回归(Bounding Box Regression)详解

2.2anchors2.3softmax判定positive与negative2.4boundingboxregression原理2.5对proposals进行boundingboxregression2.6ProposalLayer3RoIpooling3.1
mjiansun·2022-08-16 07:48

动手学深度学习之物体检测算法R-CNN，SSD，YOLO

使用RoIPooling：给定一个锚框，我们将它均匀的切成n×mn\timesmn×
哈哈哈捧场王·2022-08-10 17:49
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