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提高训练和预测速度
R-CNN首先从测试图中提取2000个候选区域#xff0c;然后将这2000个候选区域分别输入到预训练好的CNN中提取特征。由于候选区域有大量的重叠#xff0c;这…3.Fast RCNN模型
相比于R-CNNFast RCNN模型主要在以下三个方面进行了改进
提高训练和预测速度
R-CNN首先从测试图中提取2000个候选区域然后将这2000个候选区域分别输入到预训练好的CNN中提取特征。由于候选区域有大量的重叠这种提取特征的方法就会重复的计算重叠区域的特征。在Fast-RCNN中将整张图输入到CNN中提取特征将候选区域映射到特征图上这样就避免了对图像区域进行重复处理提高效率减少时间。不需要额外的空间保存CNN网络提取的特征向量
RCNN中需要将提取到的特征保存下来用于为每个类训练单独的SVM分类器和边框回归器。在Fast-RCNN中将类别判断和边框回归统一使用CNN实现不需要额外的空间存储特征。不再直接对候选区域进行缩放
RCNN中需要将候选区域进行缩放送入CNN中进行特征提取在Fast-RCNN中使用ROIpooling的方法进行尺寸的调整。
