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深度学习(七)object detection

时间:2018-09-06 22:52:21      阅读:214      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:map   patch   深度学习   sele   ima   很多   cti   图像   http   

目标检测(object detection)的基本思路: 检测(detection)+ 定位(localization)

目标检测在很多场景有用,如无人驾驶和安防系统。

  • 传统方法

  特征提取算法(如:haar特征,HOG特征)+分类器(如:svm)

  • 深度学习方法
    • R-CNN (Regions with CNN features) 基于卷积神经网络特征的区域方法

 Selective Search to Extract Regions + CNN提取特征 + SVM分类

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主要步骤:

(1) 输入测试图像

(2) 利用selective search算法在图像中提取2000个左右的region proposal。

(3) 将每个region proposal缩放(warp)成227x227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征。

(4) 将每个region proposal提取到的CNN特征输入到SVM进行分类。

    • Fast-RCNN

去掉了单独SVM分类的部分,直接用CNN的网络实现分类

Fast R-CNN在整个图片上使用CNN,然后对特征映射使用“兴趣区域” (Region of Interest, RoI) 池化,最后使用前馈网络进行分类和回归。

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主要步骤:

(1)在图像中确定约1000-2000个候选框 (使用选择性搜索)

(2)对整张图片输进CNN,得到feature map

(3)找到每个候选框在feature map上的映射patch,将此patch作为每个候选框的卷积特征输入到SPP layer和之后的层

(4)对候选框中提取出的特征,使用分类器判别是否属于一个特定类

(5)对于属于某一特征的候选框,用回归器进一步调整其位置

    • Faster-RCNN

Faster-RCNN添加了区域提案网络 (Region Proposal Network, RPN),摆脱了选择性搜索算法,并可以做到端到端的训练。

RPNs的任务是基于objectness分数输出对象,然后用RoI池化 (RoI Pooling) 和完全连接层分类。
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主要步骤:

(1)对整张图片输进CNN,得到feature map

(2)卷积特征输入到RPN,得到候选框的特征信息

(3)对候选框中提取出的特征,使用分类器判别是否属于一个特定类

(4)对于属于某一特征的候选框,用回归器进一步调整其位置

 

    • SSD

SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法。与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度。

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  • 代码实践

 

 

Reference:https://blog.csdn.net/f290131665/article/details/81012556

深度学习(七)object detection

标签:map   patch   深度学习   sele   ima   很多   cti   图像   http   

原文地址:https://www.cnblogs.com/lightsun/p/9489426.html

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