深度學(xué)習(xí)案例教程 課件5.4Fast R-CNN以及Mask R-CNN介紹

第四節(jié)

FastR-CNN原理、MaskR-CNN原理FastR-CNN是R-CNN的改進(jìn)版本，旨在解決R-CNN中的訓(xùn)練和推斷速度慢的問(wèn)題。FastR-CNN通過(guò)引入?yún)^(qū)域池化(RoIpooling)和共享特征提取來(lái)實(shí)現(xiàn)更高的檢測(cè)速度。FastR-CNN原理區(qū)域池化引入了區(qū)域池化層，用于將每個(gè)候選區(qū)域映射到固定大小的特征圖上。目標(biāo)分類和邊界框回歸將每個(gè)候選區(qū)域的特征表示輸入全連接層，進(jìn)行目標(biāo)分類和邊界框回歸。FastR-CNN原理?yè)p失計(jì)算和訓(xùn)練使用多任務(wù)損失函數(shù)來(lái)同時(shí)優(yōu)化目標(biāo)分類和邊界框回歸。候選區(qū)域生成使用選擇性搜索等算法生成一系列候選區(qū)域。特征提取在整個(gè)圖像上僅使用一次卷積操作來(lái)提取特征與R-CNN類似，F(xiàn)astR-CNN使用選擇性搜索等算法生成一系列候選區(qū)域。這些候選區(qū)域代表了可能包含目標(biāo)的圖像區(qū)域。候選區(qū)域生成FastR-CNN原理FastR-CNN在整個(gè)圖像上僅使用一次卷積操作來(lái)提取特征，而不是對(duì)每個(gè)候選區(qū)域單獨(dú)進(jìn)行特征提取。它將整個(gè)圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如VGG、ResNet等)中，得到圖像的共享特征圖。特征提取FastR-CNN原理在FastR-CNN中引入了區(qū)域池化層(RoIpoolinglayer)，用于將每個(gè)候選區(qū)域映射到固定大小的特征圖上。區(qū)域池化層將候選區(qū)域分割為固定大小的子區(qū)域，并在每個(gè)子區(qū)域上進(jìn)行最大池化操作，得到固定大小的特征表示。這樣，所有候選區(qū)域都可以使用相同大小的特征表示，方便后續(xù)的分類和邊界框回歸。區(qū)域池化FastR-CNN原理在區(qū)域池化后，F(xiàn)astR-CNN將每個(gè)候選區(qū)域的特征表示輸入全連接層，進(jìn)行目標(biāo)分類和邊界框回歸。目標(biāo)分類采用多類別softmax分類器，根據(jù)特征表示預(yù)測(cè)目標(biāo)的類別概率。邊界框回歸則使用回歸器對(duì)候選區(qū)域的位置和尺寸進(jìn)行調(diào)整，以更準(zhǔn)確地框住目標(biāo)。目標(biāo)分類和邊界框回歸FastR-CNN原理FastR-CNN使用多任務(wù)損失函數(shù)來(lái)同時(shí)優(yōu)化目標(biāo)分類和邊界框回歸。損失函數(shù)由分類損失(如交叉熵?fù)p失)和回歸損失(如平滑L1損失)組成。通過(guò)反向傳播和梯度下降優(yōu)化算法，可以訓(xùn)練FastR-CNN模型。損失計(jì)算和訓(xùn)練FastR-CNN原理FastR-CNN相比于R-CNN具有更快的訓(xùn)練和推斷速度，因?yàn)樘卣魈崛」蚕砹苏麄€(gè)圖像的卷積操作，避免了重復(fù)計(jì)算。此外，區(qū)域池化的引入使得候選區(qū)域的特征表示更加統(tǒng)一，方便了后續(xù)的分類和回歸操作。FastR-CNN的改進(jìn)為后續(xù)更高效的目標(biāo)檢測(cè)方法奠定了基礎(chǔ)，例如FasterR-CNN和MaskR-CNN。FastR-CNN的優(yōu)勢(shì)FastR-CNN原理FasterR-CNN是在FastR-CNN的基礎(chǔ)上進(jìn)一步改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)方法，它引入了區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)(RegionProposalNetwork，RPN)，實(shí)現(xiàn)了端到端的目標(biāo)檢測(cè)。FasterR-CNN相比于FastR-CNN具有更快的速度和更準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果。FasterR-CNN的原理FasterR-CNN原理區(qū)域池化和目標(biāo)分類使用區(qū)域池化層將每個(gè)候選區(qū)域映射到固定大小的特征圖上邊界框回歸使用回歸器對(duì)候選區(qū)域的邊界框進(jìn)行精確定位FasterR-CNN原理訓(xùn)練過(guò)程同時(shí)訓(xùn)練區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)(RPN)和目標(biāo)分類網(wǎng)絡(luò)候選區(qū)域生成通過(guò)區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)(RPN)來(lái)生成候選區(qū)域共享特征提取與FastR-CNN一樣，通過(guò)共享的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取整個(gè)圖像的特征FasterR-CNN通過(guò)引入?yún)^(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)(RPN)實(shí)現(xiàn)了更快速和準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)。RPN通過(guò)端到端的訓(xùn)練方式生成候選區(qū)域，并與FastR-CNN共享特征提取層，從而提高了檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。這使得FasterR-CNN成為目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的重要里程碑，為后續(xù)的目標(biāo)檢測(cè)方法提供了基礎(chǔ)。FasterR-CNN的優(yōu)勢(shì)FasterR-CNN原理MaskR-CNN原理MaskR-CNN是在FasterR-CNN的基礎(chǔ)上進(jìn)一步擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)了實(shí)例分割的能力。除了目標(biāo)檢測(cè)的功能，MaskR-CNN還能夠?qū)γ總€(gè)檢測(cè)到的目標(biāo)生成精確的分割掩碼。MaskR-CNN原理候選區(qū)域生成和共享特征提取使用區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)(RPN)生成候選區(qū)域，并共享特征提取層區(qū)域分類和邊界框回歸使用區(qū)域池化層將候選區(qū)域映射到固定大小的特征圖上，并通過(guò)全連接層進(jìn)行目標(biāo)分類和邊界框回歸掩碼預(yù)測(cè)引入了一個(gè)新的分支，用于預(yù)測(cè)每個(gè)檢測(cè)到的目標(biāo)的分割掩碼MaskR-CNN原理?yè)p失計(jì)算和訓(xùn)練損失函數(shù)由四部分組成，主要用于訓(xùn)練模型的分類、定位和分割能力。MaskR-CNN原理MaskR-CNN使用與FasterR-CNN相同的區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)(RPN)生成候選區(qū)域，并共享特征提取層。RPN負(fù)責(zé)生成候選區(qū)域的邊界框和類別概率，而特征提取層從整個(gè)圖像中提取共享的特征表示。候選區(qū)域生成和共享特征提取MaskR-CNN原理類似于FasterR-CNN，MaskR-CNN使用區(qū)域池化層將候選區(qū)域映射到固定大小的特征圖上，并通過(guò)全連接層進(jìn)行目標(biāo)分類和邊界框回歸。這一步驟用于確定每個(gè)候選區(qū)域的類別和精確位置。區(qū)域分類和邊界框回歸MaskR-CNN原理MaskR-CNN引入了一個(gè)新的分支，用于預(yù)測(cè)每個(gè)檢測(cè)到的目標(biāo)的分割掩碼。這個(gè)分支在每個(gè)候選區(qū)域上使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成與目標(biāo)實(shí)例尺寸相匹配的二進(jìn)制掩碼。每個(gè)像素點(diǎn)都被標(biāo)記為屬于目標(biāo)或背景，從而實(shí)現(xiàn)精確的實(shí)例分割。掩碼預(yù)測(cè)MaskR-CNN原理MaskR-CNN的損失函數(shù)由四部分組成：目標(biāo)分類損失邊界框回歸損失掩碼二進(jìn)制交叉熵?fù)p失掩碼邊界框回歸損失這些損失函數(shù)用于訓(xùn)練模型的分類、定位和分割能力。損失計(jì)算和訓(xùn)練MaskR-CNN原理