R-CNN网络结构学习
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2020-03-16 09:54:17
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网络模型
创新点
- 采用CNN网络提取图像特征，从经验驱动的人造特征范式HOG(方向梯度直方图)、SIFT(尺度不变特征变换)到数据驱动的表示学习方式，提高特征对样本的表示能力。
- 采用大样本下有监督训练+小样本微调的方式解决小样本难以训练甚至过拟合问题。
详细过程
- 先输入一张多目标图像，采用selective search算法提取约2000个候选框。
- 现在每个候选框周围加16个像素值为候选框平均值的边框，再直接变为227x227（为了适应AlexNet网络的输入图像大小）的大小。（比较粗暴）
- 现将所有候选框像素减去候选框平均值后，再依次将每个227x227的候选框输入AlexNet网络获取4096维的特征。将这2000个候选框的4096维特征组合成2000x4096维矩阵。
- 将2000x4096维特征与20个SVM组成的权值矩阵4096x20相乘（20种分类，而SVM是二分类器，则有20个SVM），获得2000x20维矩阵表示每个候选框是某个物体类别的得分。
- 分别对上述2000x20矩阵中每一列即每一类进行非极大值抑制剔除重复候选框，得到该列即该类中得分最高的一些候选框。
- 分别用20个回归器对上述20个类别中剩余的候选框进行回归操作，最终得到每个类别的修正后的得分最高的bounding box。
存在问题
- 图片处理速度慢
- 可能耗费大量磁盘空间
- 训练时间长
- 测试过程复杂
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