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  • Fast-RCNN论文翻译

    本文实现了Fast-RCNN主要部分的翻译工作,在SPPnet出来之后,同在微软的R-CNN的作者Ross迅速怼了回去,抛出了更快更好的Fast-RCNN,思路为之一新的是,将之前的多阶段训练合并成了单阶段训练,这次的工作简洁漂亮,相比之前的RCNN,怀疑作者是在挤牙膏。另外,面对灵活尺寸问题,Ross借鉴了空间金字塔的思路,使用了一层空间金字塔。

    Fast R-CNN

    Ross Girshick

    Microsoft Research

    摘要

    本文提出了一个快速的基于区域推荐的卷积网络方法(Fast R-CNN)用于对象检测。Fast R-CNN在前人工作的基础上使用深度卷积网络,可以更有效地分类物体推荐。相比之前的工作,Fast R-CNN进行了多项创新,在提高了检测精度的同时,也提高了训练和测试速度。Fast R-CNN训练了一个超深VGG16网络,训练时间比R-CNN快9倍,测试时间快213倍,在PASCAL VOC2012上达到了更高的mAP。相比SPPnet,Fast R-CNN训练快3倍,测试快10倍,并且更加准确。Fast R-CNN用Python和C++(使用Caffe)实现,以MIT协议开放在:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn

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    SPPNet论文翻译-空间金字塔池化Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

    我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作。SPPNet的初衷非常明晰,就是希望网络对输入的尺寸更加灵活,分析到卷积网络对尺寸并没有要求,固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分,因而借助空间金字塔池化的方法来衔接两者,SPPNet在检测领域的重要贡献是避免了R-CNN的变形、重复计算等问题,在效果不衰减的情况下,大幅提高了识别速度。

    用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法

    Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

    Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun

    摘要

    当前深度卷积神经网络(CNNs)都需要输入的图像尺寸固定(比如224×224)。这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度。本文中,我们给网络配上一个叫做“空间金字塔池化”(spatial pyramid pooling,)的池化策略以消除上述限制。这个我们称之为SPP-net的网络结构能够产生固定大小的表示(representation)而不关心输入图像的尺寸或比例。金字塔池化对物体的形变十分鲁棒。由于诸多优点,SPP-net可以普遍帮助改进各类基于CNN的图像分类方法。在ImageNet2012数据集上,SPP-net将各种CNN架构的精度都大幅提升,尽管这些架构有着各自不同的设计。在PASCAL VOC 2007和Caltech101数据集上,SPP-net使用单一全图像表示在没有调优的情况下都达到了最好成绩。SPP-net在物体检测上也表现突出。使用SPP-net,只需要从整张图片计算一次特征图(feature map),然后对任意尺寸的区域(子图像)进行特征池化以产生一个固定尺寸的表示用于训练检测器。这个方法避免了反复计算卷积特征。在处理测试图像时,我们的方法在VOC2007数据集上,达到相同或更好的性能情况下,比R-CNN方法快24-102倍。在ImageNet大规模视觉识别任务挑战(ILSVRC)2014上,我们的方法在物体检测上排名第2,在物体分类上排名第3,参赛的总共有38个组。本文也介绍了为了这个比赛所作的一些改进。

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    R-CNN论文翻译——用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构

    我对深度学习应用于物体检测的开山之作R-CNN的论文进行了主要部分的翻译工作,R-CNN通过引入CNN让物体检测的性能水平上升了一个档次,但该文的想法比较自然原始,估计作者在写作的过程中已经意识到这个问题,所以文中也对未来的改进提出了些许的想法,未来我将继续翻译SPPNet、fast-RCNN、faster-RCNN、mask-RCNN等一系列物体定位和语义分割领域的重要论文,主要作者都是Ross Girshick和Kaiming He。

    用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构

    Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

    Ross Girshick? ? ? Jeff Donahue? ? ? Trevor Darrell? ? ?Jitendra Malik
    UC Berkeley

    摘要

    过去几年,在权威的PASCAL VOC数据集上,物体定位的性能已经达到一个稳定水平。表现最好的方法都是融合了多个低层次图像特征和高层次的上下文环境的复杂系统。本文提出一种简单的可扩展的检测算法,可以将VOC2012上期望平均精度的最好结果明显提升30%以上——达到了53.3%。我们的方法结合了两个关键因素:(1) 将大型卷积神经网络(CNNs)应用于自底向上区域推荐以定位和分割物体;(2)当标签训练数据不足时,先针对辅助任务进行有监督预训练,再进行特定任务的调优,就可以产生明显的性能提升。由于我们结合了区域推荐和CNNs,该方法被称为R-CNN:Regions with CNN features。我们对比了R-CNN和OverFeat,Overfeat是最近被提出的一个机遇类CNN架构的滑动窗口检测器,发现R-CNN在ILSVRC2013检测数据集上面的表现明显优于OverFeat。整个系统的源码在:https://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/rcnn(译者注:已失效,新地址:https://github.com/rbgirshick/rcnn)

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