以官方 PyTorch torchvision 里的 Faster RCNN 代码为例:输入图片尺度为 768x1344,5 个 feature map 分别经过了 stride=(4, 8, 16, 32, 64),得到了 5 个大小为 (192x336, 96x168, 48x84, 24x42, 12x21) 的 feature。 代码中预定义了 5 个尺度(32, 64, 128, 256, 512) ,3 种 aspect_ratio...
iv: RCNN_roi_align,使用roi_align方法将128个anchor每个都切成7x7的块, 输出为pooled_feat, shape=(batch*128, 512, 7, 7). v: _head_to_tail,全连接层: (batch*128, 512*7*7) --> (batch*128, 4096). vi: RCNN_cls_score,全连接层用做分类, 预测score, (batch*128, 4096) --> (batch...
Faster R-CNN models Symlinks to datasets demo 5张图片 scripts 下载模型的脚本 Experiments: logs scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh cfgs/faster_rcnn_alt_opt.yml 存放配置文件以及运行的log文件,另外这个目录下有scripts可以用end2end或者alt_opt两种方式训练。 Lib 用来存放一些python接口文件,如其下的datasets...
首先来看看基类 GeneralizedRCNN 的代码: classGeneralizedRCNN(nn.Module):def__init__(self,backbone,rpn,roi_heads,transform):super(GeneralizedRCNN,self).__init__()self.transform=transformself.backbone=backboneself.rpn=rpnself.roi_heads=roi_heads# images是输入的除以255归一化后的batch图像# targets...
3.1 Fast RCNN模型结构 3.1.1 特征提取器 本文中采用vgg16_bn作为模型特征提取器,直接调用torchvison.models中预训练模型即可,代码如下: View Code 3.1.2 ROI 池化 ROI池化的作用是在特征图上进行候选区域特征的抽取,同时将抽取的特征缩放到固定大小,方便全连接层类型的分类器和回归器使用。其具体实现过程如下: ...
第一步、获取预训练的模型,R-CNN使用的是在Imagenet上预训练好的Alexnet。 第二步、做fine-tune,在fine-tune之前先对Alexnet进行稍微的修改,原始Alexnet最后一个全连接层的输出由1000维改为201维或21维,因为原始的Alexnet是在Imagenet上训练的,需要根据不同的数据集把全连接成改成相应的维度。样本的组织方式为:...
Fast R-CNN(Selective Search + CNN + ROI) Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection;结合DPM的Deformable CNN等 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长...
因此,该文提出的Fast RCNN便是解决上述不足,在保证效果的同时提高效率。基于VGG16的Fast RCNN模型在训练速度上比R-CNN快大约9倍,比SPPnet快大约3倍;测试速度比R-CNN快大约213倍,比SPPnet快大约10倍,在VOC2012数据集上的mAP大约为66%。 1 - 整体思路 ...