rpn 第7页

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

的那些部分是神经元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

weixin_39601511·2022-12-01 18:16

One-stage和Two-stage算法介绍

Two-stage目标检测算法roi-pooling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

Wanghd_yummy·2022-12-01 08:01

两阶经典检测器: Faster R-CNN (Regions with CNN Features)

目录RCNN系列发展历程开山之作:RCNN端到端:FastRCNN走向实时:FasterRCNNFasterRCNN总览详解RPN(RegionProposalNetwork)生成AnchorsRPN的真值与预测量

连理o·2022-12-01 02:17

目标检测与分割总结

目标检测最常用的三个模型：FasterR-CNN、SSD和YOLOFasterR-CNN架构在FasterRCNN中，候选框是经过RPN产生的，然后再把各个“候选框”映射到特征图上，得到RoIs。

残云墨雪·2022-11-30 11:05

目标检测算法被提出的时间

R-CNN(selelctivesearch+CNN+SVM)2014年FastR-CNN(CNN+selelctivesearch+RPI+Softmax)2015年FasterR-CNN(CNN+RPN

糊涂懿·2022-11-30 10:14

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

一张图理解Faster—RCNN测试流程

Faster—RCNN测试流程，他让我看一个Faster—RCNN模型文件（自己找哈）：看了后，自己画了一张图：注：conv:卷积relu：（rectifiedlinearunits）激活函数fc:全连接RPN

ture_dream·2022-11-30 08:00

Faster-rcnn目标检测流程深入理解

背景：发源于RCNN、fast-rcnn，最大创新点，提出RPN网络和Anchor机制（锚框机制），物体检测分两步实现，第一步找到前景物体，给出先验框；第二步对先验框内物体分类并修正目标位置。

一头秀发的假程序猿·2022-11-30 08:59

Faster R-CNN 整体流程介绍

FasterR-CNN整体流程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

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结果2代码3总结1FasterR-CNN1.1简介fasterrcnn是何凯明等大神在2015年提出目标检测算法，该算法在2015年的ILSVRV和COCO竞赛中获得多项第一。该算法在fastrcn

晓码bigdata·2022-11-28 22:54

【目标检测】Faster R-CNN论文的讲解

目录：FasterR-CNN论文的讲解一、前言二、回顾FastR-CNN三、引入FasterR-CNN四、FasterR-CNN的介绍4.1框架结构4.2RPN如何产生候选区域的4.3损失函数4.4训练候选框提取网络

旅途中的宽~·2022-11-28 22:05

Faster R-CNN 原理详解

文章目录1.概述2.RPN网络参考文章1.概述FasterR-CNN实际上就是RPN网络+Fast-RCNN，使用RPN网络代替了上一代Fast-RCNN的SelectiveSearch生成候选框的方法

我是小x·2022-11-28 18:35

Faster R-CNN 详解

FasterR-CNN一、详解RPN（一）网络结构（二）Anchor（三）Loss设计（四）训练RPN（五）共享卷积层二、更多细节FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks

*青云*·2022-11-28 18:04

目标检测经典论文：faster R-CNN论文详解

的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像：首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；而Convlayers中包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层；RPN

chairon·2022-11-28 18:34

Faster R-CNN详解

FasterR-CNN算法流程1.将图像输入网络得到相应的特征图；2.使用RPN结构生成候选框，将RPN生

fakerth·2022-11-28 18:03

mask rcnn pytorch 源码分析三

None):ifmodenotin['inference','training']:raiseValueError(f"mode{mode}notaccepted.")mrcnn_feature_maps,rpn_out

jyfwinner·2022-11-28 15:58

YOLOv5：调用官方权重进行检测

two-stage算法通过卷积神经网络提取图片特征，再用RPN网络预测目标位置，最后再通过分类和回归来完成对候选目标位置和类别的判定，检测速度较慢但精度相对较高。

Presumptuous419·2022-11-28 15:53

M3D-RPN

M3D-RPNPost3D–>2DOptimization下图是M3D-RPN优化旋转角的方法其优化角度的方式挺不错的,严格利用了3d框投影在图像上的8个角点会与2D框重合该优化旋转角的方式,是否适合depth

fourye007·2022-11-28 13:31

GA-RPN：引导锚点的建议区域网络

原文链接论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.03278.pdf代码地址：GitHub-open-mmlab/mmdetection:OpenMMLabDetectionToolboxandBenchmark1.RPNRPN即RegionProposalNetwork，是用RON来选择感兴趣区域的，即proposalextraction。例如，如果一个区域的p>0.5，则

代码的路·2022-11-28 13:31

让M3D-RPN的3D目标检测网络初步跑起来！

让M3D-RPN的3D目标检测网络初步跑起来！

weixin_42150591·2022-11-28 13:27

FA-RPN: Floating Region Proposals for Face Detection（论文阅读笔记）

2019年的CVPR论文：《FA-RPN:FloatingRegionProposalsforFaceDetection》论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.05586摘要本文提出了一种新的人脸检测

酉意铭·2022-11-28 13:57

M3D-RPN: Monocular 3D Region Proposal Network for Object Detection（2019.7）

摘要将世界进行三维描述是现代自动驾驶领域的重要部分。目前，昂贵的雷达和立体RGB成像的结合对于成功进行三维目标检测算法至关重要，而单目的方法则大大降低了性能。我们通过将单目3D检测问题重新定义为一个独立的3D区域提案（regionproposalnetwork）网络来缩小差距，利用了2D和3D的视角几何关系，使3Dboxes利用在图像空间生成的显著卷积特征。为了解决复杂的3D参数估计，我们还设计了

skycrygg·2022-11-28 13:24

GA-RPN 翻译

RegionProposalbyGuidedAnchoring摘要regionanchors是现代对象检测技术的基石。SOTA检测器主要依赖于denseanchoring方案，其中anchor以预定义的一组scale和aspectratio在空间区域上均匀采样。在本文中，我们重新审视了这个基础阶段。我们的研究表明，可以更有效和高效地做到这一点。具体来说，我们提出了一个替代方案，命名为GuidedA

Bulbbbb·2022-11-28 13:23

每天一篇论文呢 340/365 M3D-RPN: Monocular 3D Region Proposal Network for Object Detection

M3D-RPN:Monocular3DRegionProposalNetworkforObjectDetectionCodeDetNet:Designbackboneforobjectdetection

流浪机器人·2022-11-28 13:52

(十二)GA-RPN----2019CVPR论文解读

RegionProposalbyGuidedAnchoring指导性锚定的区域提案Abstract区域锚点是现代对象检测技术的基石。最先进的探测器主要依靠密集的锚定方案，在该方案中，使用一组预定义的比例尺和纵横比在空间域上均匀地对锚定进行采样。在本文中，我们将回顾这个基础阶段。我们的研究表明，可以更有效地完成此任务。具体而言，我们提出了一种名为“引导锚定”的替代方案，该方案利用语义特征来指导锚定。

灯会_hust·2022-11-28 13:51

Siam-RPN

Siam-RPN1.研究动机：在Siam-FC中，作者提出的算法首次将孪生网络引入了目标跟踪的领域，实现了端到端的训练，它是一个兼容了速度和精度的算法，在3个尺度变换和5个尺度变换的条件下，跟踪的速率分别达到了

Yore_·2022-11-28 13:48

M3D-RPN论文精读

一、前期准备3D目标检测集合：https://blog.csdn.net/unbekannten/article/details/127989929M3D-RPN:Monocular3DRegionProposalNetworkforObjectDetection

unbekannten·2022-11-28 13:45

Fater-RCNN

Faster-RCNN详解1Faster-RCNN(1)输入测试图像；(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

郝源·2022-11-28 00:19

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

在这项工作中，我们引入了一个区域建议网络（RPN），它与检测网络共享完整的图像卷积特征，从而实现几乎cost-free的区域建议。

TheTop1·2022-11-27 19:35

论文阅读笔记《Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Low-shot Learning》

文章保留了Faster/MaskR-CNN两阶段式的结构，整体网络结构如下图所示首先，查询集图片经过特征提取网络和RPN网络（与Faster/MaskR-CNN中相同）得到感兴趣区域的特征图ziz_izi

深视·2022-11-27 19:03

SECOND笔记

流程：体素特征提取——稀疏卷积中间层——RPN2.贡献1）在仅基于LiDAR的目标检测方法中应用稀疏卷积，增加了训练和推理速度。

�UNICORN·2022-11-27 10:08

Faster RCNN

2.FasterR-CNN算法流程1.将图像输入网络得到相应的特征图2.使用RPN结构生成候

正在打怪升级的小菜鸟·2022-11-27 08:02

彻底Sparse！基于稀疏交互机制的端到端检测器

SparseR-CNN基于R-CNN框架，其提出了一种一对一稀疏交互的机制，同时借鉴了DETR的可学习候选目标的思想，并且结合二分匹配的标签分配策略和集合预测的形式，实现了端到端目标检测的效果，整个过程无需RPN

深蓝学院·2022-11-26 21:13

计算机视觉PyTorch实现目标检测：SSD

目标检测算法概况目前目标检测点主流算法分为二种类型：二阶段方法：如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selectivesearch）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归

我老婆周淑怡·2022-11-26 02:52

FPN (Feature Pyramid Networks) 多尺度特征详解

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featuremap作

Gallant Hu·2022-11-26 02:52

深度学习之目标检测（一）原理篇

预测1.4R-CNN的优劣分析及小结2.SPPNet2.1SPPNet的金字塔池化2.2SPPNet的一次卷积3.FastR-CNN3.1基本工作流程4.FasterR-CNN4.1基本工作流程4.2RPN4.3FasterR-CNN

DDDDavid_Ma·2022-11-25 09:05

【论文翻译】Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

我们引入了RegionProposalNetwork(RPN),它与检测网络共享整个图

Bulbbbb·2022-11-24 23:27

目标检测中的anchorproposals、Region Proposal什么意思？

指的是二阶段方法中RPN的输出框，也就是对anchor第一次做回归得到的结果。

碧寒·2022-11-24 23:57

Understanding 3D object detection for autonomous driving

3D-Vision-Workshop/awesome-Autopilot-algorithm基于单目图像的3D检测Task-AwareMonocularDepthEstimationfor3DObjectDetectionM3D-RPN

weixin_39589871·2022-11-24 17:10

NTS-Net复现出bug

LearningtoNavigateforFine-grainedClassification》，下载了源码想要复现，下载的cuda是9.2版本，python3.7，把鸟类数据集放进去之后，运行train.py,开始报错top_n_prob=torch.gather(rpn_score

秃头美少女wxy·2022-11-24 16:55

学习笔记（14):目标检测FASTERRCNN-FASTERRCNN简介-家族介绍

utm_source=blogtoeduFastR-CNN=RPN+CNN+ROIR-CNN2013SelectiveSearch不是端到端SPPnet2014解决多尺度信息缺失FastR-CNN2015

huangbo23·2022-11-24 15:36

[论文笔记] Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal Unit

End-to-EndTrafficLineDetectionWithLineProposalUnitIEEETITS2019YangJian简介名词解释:LP:lineproposal候选线(和候选框类似),用于确定正负样本和车道线位置回归LPU:lineproposalunit,一种网络结构,与RPN

zhwangye·2022-11-24 12:13

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

基于EasyCV复现DETR和DAB-DETR，Object Query的正确打开方式

阿里云大数据AI技术·2022-11-24 00:56

17:Oriented R-CNN for Object Detection

(a)旋转RPN密集放置不同尺度、比例和角度的旋转锚点。(b)水平RoI的RoITransformer+学习型方案。它包括RPN、RoI对齐和回归。

热爱文学的码农·2022-11-23 21:13

深度学习之学习（2-1）Faster R-CNN 学习0

FasterR-CNN一、整体架构二、网络结构2.1、Convlayers2.2RPN(RegionProposalNetworks)2.3Anchors的生成规则2.4边界框回归原理与实现方法2.5损失函数

light169·2022-11-23 20:38

Faster RCNN与Mask RCNN

该featuremaps被共享用于后续RPN层和全连接层。RegionProposalNetworks。RPN网络用于生成regionproposals。该层通过so

ruyingcai666666·2022-11-23 17:54

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

【论文】Cascade RPN: Delving into high-quality region proposal network with Adaptive Convolution

__一条秋刀鱼·2022-11-23 13:11

YOLO V3学习笔记

一、概述yolo最先提出于2016年，可能是最早的端到端网络了，和Faster-RCNN最显著的区别是不再有RPN网络，这也使得网络结构更加统一。

嘿！蜘蛛·2022-11-23 11:38

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