rcnn-->spp-net-->fast rcnn的改进
来源:互联网 发布:在linux执行shell 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 00:56
rcnn
处理框架:
1.输入图像
2.提取候选区域(基于selective search方法)
3.候选区域送入CNN,计算得到每个候选区域的特征向量
4.使用支持向量机进行分类
5.边界框回归(boundingbox regression)
spp(spatial pyramid pooling) net
1.输入图像
2.提取候选区域(基于selective search方法)
3.只对原图进行CNN,把2中得到的候选区域映射到feature map 上,得到候选区域的特征向量。(只不过这里对映射后的候选区域feature进行了金字塔多尺度池化,spatial pyramid pooling)
4.池化结果输入到全连接层
5.边界框回归
spp net相对于rcnn的改进之处在于,只对输入图像进行了CNN,然后将proposal映射到feature map 上,得到对应的卷积特征向量。而不是rcnn那样对每个proposal都进行CNN
fast rcnn
1.输入图像
2.提取候选区域(基于selective search方法)
3.只对原图进行CNN,把2中得到的候选区域映射到feature map 上,得到候选区域的特征向量。(只不过这里对映射后的候选区域feature进行了金字塔多尺度池化)
4.池化结果输入到全连接层
5.使用多任务损失函数,将边框回归直接加入到CNN网络中训练
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