Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report(RCNN)

本文主要是介绍Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report(RCNN)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report(RCNN)

总揽

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• 由上图可以看到，RCNN分为三个部分
  • 1、提取候选区域（region proposals），它采取的方式是Selective Search，选取大约2k个
  • 2、对候选区域进行直接resize，使之符合CNN网络的输入要求，然后，进入特征提取
  • 3、在分类阶段使用SVM分类器进行分类

Object detection with RCNN

model design

• Region proposals
  • Selective Search
• Feature Extraction
  • resize成227x227的RGB image(三通道)，无视候选区的尺寸、比例（附录A对此有讨论）
  • 此外，在resize之前，还对候选区域进行拼接（扩张）
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test-time detection

• 在测试阶段，仍然是上述流程，另外，作者特地强调了下RCNN的高效（就当时而言），主要有以下两点
  • CNN参数全局共享
  • 特征向量的计算是低维的（计算量小）
• 最后输出的特征向量矩阵是2000x4096，SVM则是4096xN，其中N表示类别数目

training

• 先把CNN扔到大号数据集里面训练（监督预训练，指ILSVRC2012）
• 然后再在VOC中做主要特征微调
• 然后使用SVM对每个区域的每类进行判断（分类）（附录B对此有讨论）

实验数据

• 在VOC2010上的结果

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  • RCNN BB是用了BB regression（框回归）的版本，可以看到mAP提了3个点

• 而在ILSVR2013上，大体趋势依然不变

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• 然后对fine-tuning效果的测试（1-3）:（4-6）,7是6+用了BB regression的效果，顺手验证了BB regression的效果

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• 不同backbone（CNN部分）的效果

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附录A：Object proposal transformations

• 提供了两种方法：
  • 1、短边+padding然后再resize，这样可以解决ratio不协调问题
  • 2、暴力resize，也就是文中采用的方式（图简单？）

附录B：Positive vs. negative examples and softmax

• 首先给出定义
  • 对于GT：positive if IOU>0.5 else background
  • 对于SVM：
    • if IOU>0.5 =>positive
    • if IOU<0.3 =>negetive
    • else 忽略
• 由于正负样本的不平衡，作者引入many “jittered” examples，使得positive扩大30倍

附录C：Bounding-box regression

• Bounding-box regression

这篇关于Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report(RCNN)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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