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faster rcnn源码分析

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faster rcnn为什么比fast快rcnn FastRCNN和FasterRCNN都是目标检测算法 。以及其他人faster CNN:Tower SrealtimeObject Detection无区域建议作品深度学习目前已经应用于各个领域，应用场景大致分为三类:物体识别、目标检测、自然语言处理，物体检测可以理解为物体识别和物体定位的融合，不仅仅是识别物体属于哪一类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置 ， 2014年，RCNN算法的提出，基本奠定了两阶段在目标检测领域的应用基?。?其算法结构如下 。算法步骤如下:与传统的目标检测算法相比，RCNN实现了50%的性能提升，在使用VGG16模型作为物体识别模型的情况下 ， 在voc2007数据集上可以达到66%的准确率 ， 还算不错 。

1、从R-CNN到FasterR-CNN Paper:《精确目标检测和探测的丰富特征层次》的出版年份是2013年 。RCNN是细胞神经网络应用于目标检测的一个里程碑 。借助CNN良好的特征提取和分类性能 ， 将目标检测问题转化为区域建议法 。

2、目标检测SSD相对于YOLO与 faster-RCNN做了哪些改进?效果如何但是由于运行selectivesearch太慢，我希望使用更快的方法 。“可以参考YOLO参考书目中的博文:从RCNN到“YouOnlyLo Once”的对象检测，包括YOLO的论文，视频，源码，以及用法 。FasterRCNN通过整合之前RCNN、SPPnet、FastRCNN的区域提议模式，提出了RPN 。所谓RPN ， 就是根据图像本身的颜色和边缘信息生成区域建议的网络，这样就实现了结束 。但是YOLO还是比较慢的，就是把原始图像分成7×7的小网格，在每个网格里预测目标，相当于固定了regionproposal的位置和大小 。所以没有RPN，速度加快了，但是精度降低了 。SSD采用了YOLO的思路，但是选择了六个尺度来划分原始图像 ， 从而保证大物体有大格子，小物体有小格子 。不像YOLO只有一个网格大?。?精度也提高了(与YOLO相比)，速度也提高了(与FAST相比 ， SSD没有RPN步长) 。

3、FasterR-CNN论文阅读 original: Rens，HEK，Girshickr，等人faster cn:Towerdsrealmetime object detection with region proposal Networks在物体检测领域，近五年来的突破性进展似乎与一个名字有关:RossGirshick 。梳理从RCNN、FastRCNN、FasterRCNN到MaskRCNN的各种经典模型 ， Rosskirschick是其中一位作者，甚至在YOLO的作者中也出现了Rosskirschick的名字 。这位大神的简历如下:从算法到实现框架再到数据集，这位大神实现了一站式突破~本文的目的是对RCNN系列算法的开发过程和模型本身的核心思想进行梳理和总结，不涉及太多技术细节(如训练数据预处理、超参数设置等 。).

4、如何评价 rcnn,fast- rcnn和 faster- rcnn这一系列方法fastrcnn:rcnn的加速版 。在我看来，这不仅是一个加速版，它的优点还包括:(a)首先 ， 它提供了一个如何在caffe的框架下定义自己的层/参数/结构的例子；(2)训练和测试到结束是非常重要的，为了实现这一点，它定义了ROIPooling层，因为(3)速度提高了 。由于FastRCNN的出现 ， 这种基于CNN的实时目标检测方法看到了希望，其工程实践也成为可能 。后来，相关的工作，如FasterRCNN/YOLO也出现了 。

5、 faster rcnn为什么比fast rcnn快FastRCNN和FastRCNN都是目标检测算法 。Fastrcnn是在RCNN和SPPnet的基础上提出的，而FastRCNN是在FastRCNN的基础上提出的 ， 使得目标检测速度更快，并且保持较高的检测精度 。FastRCNN比RCNN和SPPnet更快，因为它引入了ROI pooling层，将多个候选帧中的特征图映射到固定大小的特征图 ， 使得共享卷积层中的特征提取可以被多个候选帧共享，从而减少重复计算，提高计算效率 。
【faster rcnn源码分析】RPN网络可以共享卷积特征，并且在训练期间被端到端地优化，从而加速和简化目标检测的过程 。总之，FastRCNN和FasterRCNN是在RCNN和SPPnet的基础上不断优化的 ， 它们引入了ROI pooling层和RPN网络，提高了目标检测的速度和精度 。

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