Изменения

===R-CNN===

Region-CNN (R-CNN, Region-based Convolutional Network) {{---}} алгоритм, основанный на свёрточных нейронных сетях. Вместо того, чтобы использовать для поиска изображений скользящие окна фиксированного размера, на первом шаге алгоритм пытается найти селективным поиском "регионы" {{---}} прямоугольные рамки разных размеров, которые, предположительно, содержат объект. Это обеспечивает более быстрое и эффективное нахождение объектов независимо от размера объекта, расстояния до камеры, угла зрения. Суммарное количество регионов для каждого изображения, сгенерированных на первом шаге, примерно равно двум тысячам. Найденные регионы при помощи аффинных преобразований приобретают размер, который нужно подать на вход CNN. Также вместо аффинных преобразований можно использовать паддинги, либо расширять ограничивающие рамки до размеров, необходимых для входа CNN. В качестве CNN зачастую используется архитектура CaffeNet, извлекающая для каждого региона порядка 4096 признаков. На последнем этапе вектора признаков регионов обрабатываются SVM, проводящими классификацию объектов, по одной SVM на каждый домен.

===Fast R-CNN===

За счёт того, что в R-CNN для каждого из 2000 регионов классификация производится отдельно, обучение сети занимает большой объём времени. Оригинальной версии алгоритма R-CNN для обработки каждого тестового изображения требовалось порядка 47 секунд, поэтому его авторы предложили алгоритм, улучшающий производительность {{---}} Fast R-CNN. Его характерной особенностью является подача на вход CNN не отдельных регионов, а всего изображения сразу для получения общей карты признаков. Предложенные регионы накладываются на общую карту признаков, и в результате количество операций свёртки существенно уменьшается. Поскольку регионы имеют разный размер, необходимо привести признаки к фиксированному размеру при помощи операции RoIPooling (Region of interest pooling). В рамках RoIPooling регион делится на сетку, размерность ячеек которой совпадает с размерностью выхода, после чего по ячейкам сетки проводится выбор максимального значения. Полученные регионы фиксированного размера далее являются входом для полносвязного слоя, который и осуществляет как классификацию, так и линейную регрессию для сдвига границ его рамок. Стоит отметить, что в Fast R-CNN используется совместное обучение SVM для классификации, CNN и bounding box регрессора вместо независимого их обучения {{---}}для этого используется совместная функция потерь.

{|align="center"

|-valign="top"

|}

Модель Single Shot Detector (SSD) использует идею использования пирамидальной иерархии выходов свёрточной сети для эффективного обнаружения объектов различных размеров. Изображение последовательно передаётся на слои свёрточной сети, которые уменьшаются в размерах. Выход из последнего слоя каждой размерности участвует в принятии решения по детекции объектов, таким образом, складывается "пирамидальная характеристика" изображения. Это позволяет обнаруживать объекты различных масштабов, так как размерность выходов первых слоёв сильно коррелирует с ограничивающими рамками для крупных объектов, а последних {{---}} для небольших. В отличие от YOLO, SSD не разбивает изображение на сетку произвольного размера, а предсказывает смещение "anchor-ов" {{---}} ключевых рамок. Ключевые рамки на разных уровнях масштабируются так, что одна размерность выходного слоя отвечает за объекты своего масштаба. В результате, большие объекты могут быть обнаружены только на более высоком уровне, а маленькие объекты {{---}} на низких уровнях. Как и в других алгоритмах, функция потерь обеспечивает совместный вклад как потерь локализации, так и потерь классификации.

==См.также==