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VOC--COCO 模型发展#xff1a;
RCNN--Fast RCNN--Faster RCNN--Mask RCNN
这一系列的模型#xff08;RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、Mask RCNN#xff09;代表了计算机视觉特别是在物体检测和分割领域的一系列重大进展。下面
VOC--COCO 模型发展
RCNN--Fast RCNN--Faster RCNN--Mask RCNN
这一系列的模型RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、Mask RCNN代表了计算机视觉特别是在物体检测和分割领域的一系列重大进展。下面我会概述每个模型的特点、网络结构、优缺点以及它们的发展历史。
1. RCNNRegions with CNN features
- 特点与网络结构RCNNRegions with Convolutional Neural Networks通过结合区域提取Region Proposal技术和卷积神经网络CNN来检测图片中的物体。首先使用选择性搜索Selective Search算法从图片中提取约2000个候选区域然后将这些区域调整到固定大小并用CNN提取特征最后通过SVM支持向量机分类器对每个区域进行分类。 - 优点提出了使用深度学习进行物体检测的新范式大幅提升了检测精度。 - 缺点速度慢因为对每个候选区域独立运行CNN是非常耗时的训练过程繁琐包括预训练CNN、训练SVM分类器和边界框回归器。
RCNNRegions with CNN features算法是一种结合了区域提案Region Proposal和卷积神经网络CNN的物体检测方法。其核心步骤可以总结如下 区域提案首先使用选择性搜索Selective Search算法在输入图像上生成大约2000个候选区域也称为区域提案。这些区域是图像中可能包含物体的部分。 特征提取对于每个区域提案将其缩放到固定大小通常是227x227像素然后通过预训练的卷积神经网络如AlexNet、VGG等运行以提取该区域的特征。这一步骤是独立对每个区域进行的因此是计算密集型的。 分类提取的特征被送入一系列的支持向量机SVM分类器中每个SVM分类器负责判断区域是否属于某个特定的类别例如人、车等。因此对于每个类别都有一个单独的SVM模型。 边界框回归对于被分类器认为含有物体的区域使用线性回归模型对其边界框bounding box的位置进行微调以更精确地定位物体。这一步骤有助于改进最终的检测精度。 非极大值抑制NMS对于每个类别可能有多个区域提案被识别为包含该类别的物体这些区域之间可能高度重叠。非极大值抑制是一种技术用于在每个类别中只保留最佳的区域提案即抑制删除所有与最高得分的区域提案重叠度较高的其他区域提案从而减少重复检测。
RCNN通过这些步骤实现了当时领先的检测性能但也因为需要对每个区域提案独立运行CNN导致其处理速度较慢不适合实时应用。此外其训练过程相对复杂需要分别训练CNN、SVM和边界框回归模型。
2. Fast RCNN
- 特点与网络结构为了解决RCNN速度慢的问题Fast RCNN在整张图片上运行CNN一次性提取特征图然后对于每个候选区域从这个共享的特征图上裁剪出特征使用ROI池化层之后再通过一系列的全连接层进行分类和边界框回归。 - 优点相比于RCNN大大提升了速度和效率因为它在整张图上只运行一次CNN。 - 缺点仍依赖于慢速的选择性搜索算法来生成区域提案。
Fast RCNN是对RCNN的一种改进旨在解决RCNN处理速度慢和训练过程复杂的问题。它通过共享卷积计算和使用多任务损失函数来同时进行分类和边界框回归显著提高了处理速度和训练效率。下面是Fast RCNN的核心步骤 整图卷积特征提取与RCNN不同Fast RCNN首先对整张输入图像运行一次卷积神经网络生成整个图像的卷积特征图。这一步骤大大减少了重复的计算因为它避免了对每个区域提案分别提取特征。 区域提案与RCNN类似Fast RCNN仍然使用选择性搜索或其他方法来生成区域提案但这些区域提案是直接在卷积特征图上操作而不是原始图像上。 RoIRegion of Interest池化对于每个区域提案Fast RCNN从卷积特征图上裁剪对应的特征区域并使用RoI池化层将这些特征区域调整为固定大小例如7x7以便进行进一步处理。这一步是通过在卷积特征图上操作实现的从而保持了计算效率。 分类与边界框回归RoI池化后的特征被送入一系列全连接层最后分叉成两个输出层一个用于物体分类另一个用于边界框回归。这里使用的是多任务损失即同时优化分类损失和边界框回归损失。 非极大值抑制NMS和RCNN一样Fast RCNN也使用非极大值抑制来处理每个类别的多个检测保留最佳的检测结果从而减少重复检测。
Fast RCNN的这些改进大幅提高了物体检测的速度和训练效率同时简化了训练过程因为整个模型可以通过反向传播算法端到端地训练。然而虽然Fast RCNN在处理速度上有显著改进但它仍依赖于传统的区域提案方法如选择性搜索这部分仍是速度的瓶颈。
3. Faster RCNN
- 特点与网络结构为了克服依赖慢速选择性搜索算法的缺点Faster RCNN引入了区域提案网络RPN它是一个全卷积网络可以在CNN特征图上实时生成区域提案。这些提案随后用于ROI池化和后续的分类及边界框回归。 - 优点实现了端到端的训练和显著的速度提升同时保持了高精度。 - 缺点虽然速度有所提升但在处理非常高分辨率的图像时速度和效率仍有限。
Faster RCNN进一步改进了Fast RCNN引入了区域提案网络RPNRegion Proposal Network以解决依赖慢速选择性搜索生成区域提案的问题实现了几乎实时的物体检测。以下是Faster RCNN算法的核心步骤 共享卷积层与Fast RCNN类似Faster RCNN首先对整张图像使用卷积神经网络CNN生成特征图。这一步骤不仅用于后续的物体检测也为区域提案网络RPN提供了输入特征。 区域提案网络RPN RPN是Faster RCNN的核心创新之一。它在特征图上滑动一个小网络该网络在每个位置同时预测多个区域提案及其“对象得分”objectness score。RPN使用一组预定义大小和比例的锚点框anchor boxes作为参考通过学习调整这些锚点框的位置和大小生成精确的区域提案。对于每个锚点框RPN预测两类得分是对象还是非对象和四个调整值用于精确定位边界框。 RoI池化 使用RPN生成的区域提案Faster RCNN从共享的卷积特征图中裁剪出对应的特征区域。通过RoI池化层将这些特征区域调整为固定大小以便进一步处理。 分类与边界框回归 和Fast RCNN一样Faster RCNN将RoI池化后的特征送入一系列全连接层这些层分叉成两个输出一个用于物体分类另一个用于边界框回归。通过多任务损失同时优化分类和边界框定位实现更精确的检测。 非极大值抑制NMS 对于每个类别可能会有多个重叠的检测框。通过非极大值抑制Faster RCNN去除重叠度较高的检测框只保留得分最高的框从而减少重复检测。
Faster RCNN的这些改进显著提升了检测的速度和精度使其成为深度学习物体检测领域的一个里程碑。RPN的引入使得模型可以端到端地进行训练同时生成高质量的区域提案大大减少了对外部区域提案方法的依赖。
4. Mask RCNN
- 特点与网络结构Mask RCNN在Faster RCNN的基础上增加了一个分支用于生成物体的像素级掩码实现了物体检测和实例分割的同时进行。它使用ROIAlign代替了ROIPooling解决了ROI池化因为量化而造成的精度损失问题。 - 优点能够同时进行高精度的物体检测和实例分割ROIAlign改进提高了分割精度。 - 缺点相比于仅进行物体检测的模型计算成本更高速度更慢。
Mask RCNN是在Faster RCNN的基础上发展起来的它不仅能进行物体检测还能进行实例分割即对每个检测到的物体Mask RCNN能够生成一个精确的像素级掩码用以区分物体的具体轮廓。以下是Mask RCNN算法的主要步骤 卷积特征提取Mask RCNN首先使用卷积神经网络通常是ResNet加上FPNFeature Pyramid Network处理整张图像生成多尺度的特征图。这些特征图既用于后续的区域提案也用于生成掩码。 区域提案网络RPN通过在特征图上运行RPN生成区域提案。RPN通过学习在每个位置预测物体边界框和对象得分产生高质量的区域提案。 RoIAlign与Faster RCNN中的RoIPooling不同Mask RCNN使用RoIAlign来从特征图上精确裁剪和调整每个提案区域到固定大小解决了RoIPooling因量化而引入的轻微位置偏差提高了掩码预测的精度。 分类、边界框回归与掩码预测 对于每个RoIAlign后的区域Mask RCNN使用全连接层进行分类和边界框回归。同时对每个区域使用一个小的全卷积网络FCN生成对应的物体掩码。不同于分类和边界框回归掩码预测是在每个类别上独立进行的意味着每个类别都会有一个掩码预测最后根据分类结果选择相应的掩码。 非极大值抑制NMS和Faster RCNN一样Mask RCNN也应用NMS来去除同一类别中重叠度较高的检测确保每个实例只被检测一次。 多任务损失Mask RCNN通过一个多任务损失函数来同时优化分类、边界框回归和掩码预测。这个损失函数包括分类损失、边界框损失和掩码损失它们共同指导模型的训练。
Mask RCNN通过这些步骤能够实现同时对物体进行高精度的检测和像素级的实例分割显著提升了实例分割的准确度和效率。其引入的RoIAlign技术特别解决了实例分割中的对齐问题是其能够成功应用于实例分割的关键所在。
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