遇到的一些名词解释

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RPN——区域生成网络

Faster R-CNN中提出的一个全卷积网络,用于从图像中提取建议框。

可以认为Faster R-CNN=RPN + Fast R-CNN。

通俗讲是“筛选出可能会有目标的框”。其本质是基于滑窗的无类别object检测器,输入是任意尺度的图像,输出是一系列矩形候选区域。

Faster R-CNN网络图:

遇到的一些名词解释

Selective Search——选择性搜索

R-CNN中使用了。

首先使用论文“Efficient Graph-Based Image Segmentation”中的方法生成一些起始的小区域,之后使用贪心算法将区域归并到一起:先计算所有临近区域间的相似度(通过颜色,纹理,吻合度,大小等相似度),将最相似的两个区域归并,然后重新计算临近区域间的相似度,归并相似区域直至整幅图像成为一个区域。

SPP——空间金字塔池化

SPPNet中提出的,一种可以让输入为任意尺寸的方法。

卷积层输入任意尺寸的图像,提取出不同尺寸的特征图,将这些特征图经过空间金字塔池化(区域切割后进行最大值池化)后得到同一尺寸的特征,作为全连接层的输入。

可以使用同一图像不同尺寸(scale)作为输入, 得到同样长度的池化特征。

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