第五讲_图像识别之图像检测Image Detection

第五讲_图像识别之图像检测Image Detection

• 目录
  

• 物体检测
  
  

• ILSVRC竞赛200类(每个图片多个标签)：输出类别+Bounding Box（x,y,w,h）

• PASCAL VOC 2012只有20类
  

• 模型进化
  

区域卷积神经网络R-CNN-2014

• 模型结构
  
• selective search+CNN特征+svm+Bounding box regression
  
• Regiom proposals
• 训练流程
  
  
  
• 测试阶段
  
• RCNN性能大幅提升
  

SPPNet网络-2014

• R-CNN速度慢的重要原因：卷积特征重复计算量太大
  
• spp技术实现了共享计算，适应不同输入尺寸
  
• SPP层具体实现
  
• sppNet问题
  

Fast-R-CNN-2015

• 改进；更高mAP(类似AUC曲线下的面积)
  
• 网络结构
  
  
  
  
• 训练阶段
  

Faster-R-CNN-2015

• 概况，引导CNN关注区域
  
• Region Proposal Network
  
• 训练过程
  

区域全卷积神经网络R-FCN

• 回顾
  
• F-RCN的设计过程
• 分类问题对尺寸，方向等变换不敏感，网络越深，分类效果很好；但是检测对变换敏感
  
  
• 结构图：三部分
  
• 理解K2(C+1)个通道，映射到每类K2个score map
  
  

人脸检测/行人检测

• 主流数据库
  
• WIDER FACE
• IJB-A
• Caltech