定义目标检测为covariate shift假设,设定域间的条件概率P(C, B|I)是一样的,域分布偏移主要来自于P(I)分布的不同。在Faster R-CNN中,P(I)即从图片提取的特征,所以要解决域偏移问题,就要控制P_{\mathcal{S}}(I)=P_{\mathcal{T}}(I),保证不同域的图片提取的特征一致。 Instance-Level Adaptation 另一...
DA Faster R-CNN的架构如图2所示,包含两个域自适应模块以及一致性正则化模块,自适应模块加入GRL(gradient reverse layer)进行对抗训练,每个模块包含一个域分类器,最终的损失函数为 Image-Level Adaptation 为了消除图片级域分布不匹配,使用patch-based域分类器对特征图的每个特征点进行分类,每个特征点实际对应...
为了解决上面的问题,论文提出Domain Adaptive Faster R-CNN,最小化图片级别域偏移(图片尺寸、图片风格、光照等)以及实例级域偏移(目标外表、目标尺寸等),每个模块学习一个域分类器并且通过对抗训练学习域不变的特征,并且加入分类器的一致性正则化来保证RPN学习到域不变的proposal。 论文的主要贡献如下: 从...
那么与此同时,我们的Faster RCNN 原有的loss函数,会将让Faster RCNN的提特征层朝着目标检测需要的方向训练。 所以,我们看到,对Faster RCNN的题特征层,我们训练起来有两个目标:一是完成目标检测,二是令域分类器误差增大,性能下降。 朝着这两个方向同时训练,会造成一个结果:Faster RCNN提取到的特征,即可以完成...
An implementation of our CVPR 2018 work 'Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild' - yuhuayc/da-faster-rcnn
Train the Domain Adaptive Faster R-CNN: cd$DETECTRONpython2 tools/train_net.py --cfg configs/da_faster_rcnn_baselines/e2e_da_faster_rcnn_vgg16-sim10k.yaml Test the trained model: cd$DETECTRONpython2 tools/test_net.py --cfg configs/da_faster_rcnn_baselines/e2e_da_faster_rcnn_vgg16-sim...
Matlab版本:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn Python版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 本文用到的是Matlab版本,在Windows下运行。 python版本的训练过程: 资源下载:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn,网页最后有所有的资源。
一种更简单的方法(被包括 Luminoth 版本的 Faster R-CNN 在内的目标检测实现方法所广泛使用),是用每个建议来裁剪卷积特征图,然后用插值(通常是双线性的)将每个裁剪调整为固定大小(14×14×convdepth)。裁剪之后,用 2x2 核大小的最大池化来获得每个建议最...
Stage Ⅰ:R-CNN Stage Ⅱ:Fast R-CNN:目标检测 Stage Ⅲ:Faster R-CNN:目标检测 Stage Ⅳ:Mask R-CNN:主要完成了三件事情:目标检测,目标分类,像素级分割。 Stage Ⅴ:Mask Scoring R-CNN C.基于RNN的图像分割 在语义分割领域,基于区域选择的几个算法...
TorchVision中给出了使用ResNet-50-FPN主干(backbone)构建Faster R-CNN的pretrained模型,模型存放位置为https://download.pytorch.org/models/fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth,可通过fasterrcnn_resnet50_fpn函数下载,此函数实现在torchvison/models/detection/faster_rcnn.py中,下载后在Ubuntu上存放在~...