Head：RPN（区域提议网络）：生成候选框。分类和回归模块：对候选框进行分类和边界框回归。语义分割任务 ...
# 这里的 num_classes 可以根据你的数据集类别数进行设置 rpn_anchor_generator=rpn_anchor_generato...
实验是基于MS COCO数据集的,PRN其实也是同一个团队在提出的和CSP相似的思想,被ICCV接收。 上图来自《Enriching Variety of Layer-wise Learning Information by Gradient Combination》,也就是RPN网络,也是将输入特征划分为两部分,一部分经过卷积,另一部分经过直接通过concate进行融合。 下表是CSPNet对特征融合方式所进...
! mmDetection包含模型非常非常多,部分内容如下(不要被吓到): 支持的backbones:ResNetResNeXtVGGHRNet RegNet Res2Net 支持的模型: RPN...。darknet本身是 YOLO系列中著名的backbone,然后YOLO项目一直放在darknet中。 本文介绍的darknet并非YOLOv1-v3作者(Joseph Redmon)的darknet,而是 ...
但是RetinaNet检测器可以在取得甚至超越two-stage准确率的情况下还能跑的更快,其得益于新的损失函数和RPN引入的anchors的理念以及FPN使用的特征金字塔。几乎所有的目标分类方法都面临着训练时类极大不平衡的问题,这样的不平衡造成了两个问题:(1)训练很低效,因为很多位置都是easy negatives对学习并没有帮助;(2)总体来看...
RPN网络 Region Proposal Network(区域提议网络) 专门用来从特征图生成候选区域的网络 Anchors (锚点)指由一组矩阵,每个矩阵对应不同的检测尺度大小 9个矩形共有三种形状,即1:1, 1:2, 2:1,即进行多尺度检测。 Bounding box regression 物体识别完成后,通过一种方式对外围框进行调整,使得和目标物体更加接近 ...
转载请注明作者:梦里茶 Faster RCNN在Fast RCNN上更进一步,将Region Proposal也用神经网络来做,如果说Fast RCNN的最大贡献是ROI pooling layer和Multi task,那么RPN(Region Proposal Networks)就是Faster RCNN的最大亮点了。使用RPN产生的proposals比selective search要少很多... ...
为Object Detection设计的结构更主要关心多尺度框选准确与否,因此有RPN、SPPNet、上下采样等设计思想。 为Scene Parsing设计的结构更主要关心单位像素点分类正确与否,因此有FCN、上下采样等设计思想。 本文不作介绍。 结构上的元方法 作为模型压缩的替代方案,XNOR,二值化(Binarization),量子化(Quantization,使用数个比特...
generalized_rcnn.py这个模块就是Implements the Generalized R-CNN framework,当然作者没有改变太多maskrcnn-benchmark的代码,一开始看还很好奇,怎么FCOS里面还有roi的,后来发现其实是没用的。当然这里的rpn也不是R-CNN framework中的rpn,而是FCOS的Head。所以看下build_backbone和build_rpn ...
具体过程为:C5层先经过1 x 1卷积,改变特征图的通道数(文章中设置d=256,与Faster R-CNN中RPN层的维数相同便于分类与回归)。然后通过上采样,再加上(特征图中每一个相同位置元素直接相加)C4经过1 x 1卷积后的特征图M4(固定通道256)。这个过程再做两次,分别得到C3对应的特征图M3(固定通道256)以及C2对应的特征...