1、下载Fast R-CNN源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 2、安装扩展包 下载的源码中有一个 requirements.txt文件,列出了需要安装的扩展包名字。可以在cmd中直接运行以下代码: pip install -r requirements.txt 1. 或者使用pip命令一个一个安装,所需要的扩展包有:cython、opencv-python...
Fast R-CNN[2],它非常巧妙地解决了R-CNN的几个主要问题。Fast R-CNN的训练和预测过程如图1所示。 图1 Fast R-CNN训练和预测过程示意图 具体训练步骤如下。 1)将整张图片和ROI直接输入到全卷积的CNN中,得到特征层和对应在特征层上的ROI(特征层的ROI信息可用其几何位置加卷积坐标公式推导得出)。 2)与R-CNN...
1:首先对图像缩放至固定的大小M*N,然后将图像送入到网络中。 2:通过VGG或者Resnet等其他网络提取特征图(Feature Map)。另外进行初始化anchors并找出有效的anchors(Step1)。 3: 特征图(Feature Map)通过RPN网络(Region Proposal Networks)获得有效的Anchor 置信度和与预测框的坐标系数。2K(正样本和负样本x K个anc...
FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层特征不需要再重复计算且不再需要把大量数据存储在硬盘上. (3) 训练所需空间大:R-CNN中独立的SVM分类器和回归器需要大量特征作为训练样本,需要大量的硬盘空间.FAST-RCNN...
所以Fast RCNN主要就是完成了下面几个改进: Higher detection quality (mAP) than R-CNN, SPPnet。准确率不变。 Training is single-stage, using a multi-task loss。使用了联合的损失函数。 Training can update all network layers,和上面类似,整合了训练过程,联合上面一条一起就是不需要分开训练了。 No ...
训练一个RCNN模型非常昂贵,并且步骤较多: 根据选择性搜索,要对每张图片提取2000个单独区域; 用CNN提取每个区域的特征。假设我们有N张图片,那么CNN特征就是N*2000; 用RCNN进行目标检测的整个过程有三个模型: 用于特征提取的CNN 用于目标物体辨别的线性SVM分类器 调整边界框的回归模型。 这些过程合并在一起,会让R...
•加在最后一个全连接层后面(如R-CNN) regression太难做了,应想方设法转换为classification问题。 regression的训练参数收敛的时间要长得多,所以上面的网络采取了用classification的网络来计算出网络共同部分的连接权值。 思路二:取图像窗口 •还是刚才的classification + regression思路 ...
fast_rcnn_models/ imagenet_models/ fast_rcnn_model文件夹下面是作者用fast rcnn训练好的三个网络,分别对应着小、中、大型网络,大家可以试用一下这几个网络,看一些检测效果,他们训练都迭代了40000次,数据集都是pascal_voc的数据集。 caffenet_fast_rcnn_iter_40000.caffemodel ...
Faster-RCNN遵循如下训练过程: 第一步:使用ImageNe上预训练的模型初始化特征提取网络并训练RPN网络; 第二步:使用在ImageNet上预训练的模型初始化Fast-RCNN特征特征提取网络,使用步骤一中训练好的RPN网络产生的候选框作为输入,训练一个Fast-RCNN网络,至此,两个网络每一层的参数完全不共享; ...