2018年9月19日 · 一、R-FCN初探. 1. R-FCN贡献. 提出Position-sensitive score maps来解决目标检测的位置敏感性问题； 区域为基础的，全卷积网络的二阶段目标检测框架； 比Faster-RCNN快2.5-20倍（在K40GPU上面使用ResNet-101网络可以达到 0.17 sec/image）; 2. R-FCN与传统二阶 …

这张图就是R-FCN的网络结构图，其主要设计思想就是“位置敏感得分图position-sensitive score map”。 现在就对着这张图来解释其设计思路。 如果一个RoI含有一个类别c的物体，那么作者将该RoI划分为 k\times k 个区域，分别表示该物体的各个部位，比如假设该RoI中含有人这个物体，k=3，那么就将“人”划分为了9个子区域，top-center区域毫无疑问应该是人的头部，而bottom-center应该是人的脚部，而将RoI划分为 k\times k 个区域是希望这个RoI在其中的每一个区域 …

2016年5月20日 · We present region-based, fully convolutional networks for accurate and efficient object detection. In contrast to previous region-based detectors such as Fast/Faster R-CNN that apply a costly...

2016年12月5日 · This paper proposes a Fast Region-based Convolutional Network method (Fast R-CNN) for object detection. Fast R-CNN builds on previous work to efficiently classify object proposals using deep convolutional networks.

Region-based Fully Convolutional Networks, or R-FCNs, are a type of region-based object detector. In contrast to previous region-based object detectors such as Fast/Faster R-CNN that apply a costly per-region subnetwork hundreds of times, R-FCN is fully convolutional with almost all computation shared on the entire image.

2019年5月25日 · R-FCN. R-FCN是为了适应全卷积化的CNN结构，首先R-FCN在共享所有的卷积层的，其次为了解决上面提到的问题，R-FCN提出了： 位置敏感分值图(Position-sensitive score maps) 它用来判断某一个框到底属于哪一个类别 . 位置敏感池化(Position-sensitive RoI pooling)

2024年12月28日 · R-FCN是一种高效的目标检测框架，通过区域基础的全卷积网络改进了Faster R-CNN，解决了平移不变性和平移可变性的矛盾，实现高速度与高精度的平衡。 R-FCN论文解读及难点理解

R-FCN详解. 上面章节我们讲述了R-FCN模型所包含的最重大的创新。下面我们则分别讲下R-FCN的基本网络结构组成及其中特征ROI pooling单元的具体计算过程。 它的基本模型架构可见于下图。 R-FCN模型的基本框架. 可以看出它本质上同其它R-CNN模型一样也是个需要训练出 ...

2023年12月11日 · In this paper, we develop a framework called Region-based Fully Convolutional Network (R-FCN) for object detection. Our network consists of shared, fully convolutional architectures as is the case of FCN [15].

2023年11月17日 · R-FCN是 Region-based 的目标检测方法之一。 主要是在 ResNet 版的 Faster R-CNN. pooling，使得所有可学习的层都是可卷积和可共享的，从而加快了目标检测的速度。 测试用例工程地址： https://github.com/YuwenXiong/py-R-FCN. 1）Faster R-CNN、FCN、预训练、迁移学习相关. 2）平移不变性、平移变换性、InstanceFCN、OHEM 算法. a）平移不变性：图片分类任务性质，就是说图片中某个对象通过平移位置发生改变不影响网络的特征提取与分类判别结 …