解決目標檢測中對輸入影象大小的限制方法?

時間 2022-01-24 11:42:44

1樓:Lighthouse

ROI-pooling+全連線層,是two-stage檢測方法的標配。在one-stage檢測方法中,以及在two-stage檢測方法faster rcnn中的RPN中,都是用全卷積實現的。至於為什麼要用ROI-pooling,是為了提取框內所有相關特徵,輸入到全連線層進行分類和回歸

由於全連線層是共享的,而且輸入大小必須統一,但是不同大小的物體框大小不同,提取的框內特徵維度有差異。利用ROI-pooling可以將不同大小框內的特徵輸出統一大小的特徵向量

2樓:大雞

最近試了下yolo2,通過設定影象中檢測矩形的個數實現識別,可以了解下。

3樓:EulerAndGauss

可以參考何凱明的SPPnet,解決了對輸入影象大小的限制。也可以參考fasterrcnn,ssd,yolo等目標檢測模型。

4樓:

faster rcnn是2023年出來的檢測框架了~可以看看R-fcn的檢測框架,全卷積~~

5樓:圖存科技

Alexnet是做影象分類的,並不適合做檢測。目前做檢測的方法主要有fasterrcnn,ssd,yolo等,你可以去網上搜一下相關的介紹,很詳細,這幾個檢測演算法都沒做輸入影象限制。

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