R-CNN

作者: 435fa00b72e7 | 来源:发表于2018-10-13 15:33 被阅读9次

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定义

  • region proposal(region of interest): 候选区域
  • ground truth: 样本区域
  • IoU: 计算重叠面积 = (A∩B) / (A∪B)

算法流程

CNN训练

  • 数据集准备
    • 选取训练集中的ground truth,并使用selective search计算出region proposals
    • 计算ground truthroi之间的IoU,选取其中值大于0.5的rois,然后选取25%计入正样本中
    • 第二步中IoU小于0.5中选取正样本3倍的数量记为background
  • 训练网络
    • alex_net/VGG-16
  • 损失函数
    • cross entropy

SVM训练

  • 数据集准备
    • 按照CNN训练中的,不过这次挑选IoU大于0.5的proposals, 和ground truth一起组成正样本集合
    • IoU小于0.3的归为负样本集合
  • 训练m个类别的SVM

bounding box regression

  • 坐标和尺度变换:
    • G_x' = P_wd_x(P) + P_x
    • G_y' = P_hd_y(P) + P_y
    • G_w' = P_we^{d_w(P)}
    • G_h' = P_he^{d_h(P)}
  • 损失函数
    • w_* = arg\min_{w_*'}\sum_i^N(t_*^i - w_*'^T\phi_5(P^i))^2 + \lambda||w_*'||^2
  • 正确值
    • t_x = (G_x - P_x) / P_w
    • t_y = (G_y - P_y) / P_h
    • t_w = log(G_w / P_w)
    • t_h = log(G_h / P_h)

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