R-CNN将第二阶段的分类器升级为卷积网络极大提高了准确率,RPN将第二阶段分类器和候选区域生成器整合到了单一卷积网络中,形成了Faster R-CNN框架。One-stage检测器速度更快但是准确率比two-stage方法要低,即使是在更大的计算预算上。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...
根据任务的复杂性，Head 的设计可能会有所不同，例如Faster R-CNN的 Head 包括 RPN（Region Proposal ...
# 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...
主要改善了候选区域产生方式,利用RPN网络 从特征图(而不是原图)上产生候选区域 引入了Anchor Box检测技术,提高检测精度 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.
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行的消融实验: CSPNet特征融合方式的消融实验 ...
! 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 ...
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...
backbone： 定义：backbone是用于特征提取的卷积神经网络，它接收原始图像输入，并输出作为后续识别任务的基础特征。 作用：通过卷积、池化等操作，逐步抽象图像信息，提取出对目标检测有用的特征。head： 定义：head负责执行目标检测的核心任务，即目标的框定位与分类。例如，在Faster RCNN中，RPN就是head的...
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行的消融实验: CSPNet特征融合方式的消融实验 ...
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 ...