首页
/ py-RFCN-priv项目中的Faster R-CNN端到端训练网络架构解析

py-RFCN-priv项目中的Faster R-CNN端到端训练网络架构解析

2025-07-10 11:29:44作者:邵娇湘

网络架构概述

py-RFCN-priv项目中的VGG_CNN_M_1024模型是一个基于Faster R-CNN框架的目标检测网络,采用端到端(end-to-end)的训练方式。该网络结构主要包含以下几个核心组件:

  1. 基础特征提取网络(VGG_CNN_M_1024)
  2. 区域建议网络(Region Proposal Network, RPN)
  3. ROI池化层(ROI Pooling)
  4. 分类和回归网络

基础特征提取网络

网络的基础特征提取部分采用VGG_CNN_M_1024结构,包含5个卷积层和2个全连接层:

layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  param {
    lr_mult: 0  # 不更新权重
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 96
    kernel_size: 7
    stride: 2
  }
}
  • 第一层卷积使用7×7的大核,步长为2,快速下采样
  • 每层卷积后接ReLU激活函数和局部响应归一化(LRN)
  • 使用最大池化层逐步减小特征图尺寸

区域建议网络(RPN)

RPN是Faster R-CNN的核心创新,用于生成候选区域:

layer {
  name: "rpn_conv/3x3"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv5"
  top: "rpn/output"
  convolution_param {
    num_output: 256
    kernel_size: 3 pad: 1 stride: 1
  }
}

RPN包含以下关键组件:

  1. 3×3卷积层提取特征
  2. 分类分支(rpn_cls_score)预测每个锚点(anchor)的前景/背景概率
  3. 回归分支(rpn_bbox_pred)预测边界框偏移量

ROI处理流程

  1. ROI生成:通过ProposalLayer将RPN输出转换为候选区域
  2. ROI池化:将不同大小的候选区域统一为固定大小(6×6)
layer {
  name: "roi_pool5"
  type: "ROIPooling"
  bottom: "conv5"
  bottom: "rois"
  top: "pool5"
  roi_pooling_param {
    pooled_w: 6
    pooled_h: 6
    spatial_scale: 0.0625 # 1/16
  }
}

分类与回归网络

ROI池化后的特征通过两个全连接层(fc6, fc7)进一步处理:

layer {
  name: "fc6"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool5"
  top: "fc6"
  inner_product_param {
    num_output: 4096
  }
}

最后分为两个分支:

  1. 分类分支(cls_score):输出81类概率(COCO数据集)
  2. 回归分支(bbox_pred):输出324维向量(81类×4个坐标值)

损失函数设计

网络采用多任务损失函数:

  1. RPN分类损失(SoftmaxWithLoss)
  2. RPN回归损失(SmoothL1Loss)
  3. 最终分类损失(SoftmaxWithLoss)
  4. 最终回归损失(SmoothL1Loss)
layer {
  name: "loss_cls"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "cls_score"
  bottom: "labels"
  top: "loss_cls"
  loss_weight: 1
}

训练技巧

  1. 学习率策略:通过lr_mult参数控制不同层的学习率
  2. 权重初始化:使用高斯分布初始化卷积和全连接层权重
  3. 数据增强:通过RoIDataLayer实现训练时的数据增强
  4. 难例挖掘:在损失计算时自动关注困难样本

总结

py-RFCN-priv中的这个Faster R-CNN实现展示了端到端目标检测网络的典型架构,通过共享卷积特征和联合训练RPN与检测网络,实现了高效且准确的目标检测。网络设计考虑了计算效率和检测精度的平衡,适合在中等规模的数据集(如COCO)上进行目标检测任务。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8