一直以来,对于目标检测(Object Detection)领域就比较感兴趣,也尝试去阅读过一些相关的论文、博客和书籍,但对于目标检测的理解始终停留在理论层面,即使是做目标检测相关的项目,也只是学着去使用,但对其内部的具体实现还是知之甚少,所以最近抽空看了看目标检测领域十分经典的网络结构--FasterRCNN的源码实现,受益良多,所以...
R-CNN系统的第一个版本使用了选择性搜索方法来生成区域建议。在当前版本(称为“Faster-CNN”),一个基于“滑动窗口”的技术(在前一节中描述)是用于生成一组密集的候选区域,然后一个神经网络驱动的区域网络是用来给地区提议根据区域包含一个前景对象的概率。区域建议层有两个目标: 从anchor列表中,识别背景和前景ancho...
cd $FRCN_ROOT ./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh 1. 2. 点开脚本文件,可以看到是从dropbox上下载,dropbox被墙了,建议自己去百度云下载,记得别下错了下了fast-RCNN,下完后解压放在./data文件夹下,即VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel的目录是./data/faster_rcnn_models faster_rcnn_models,...
在FasterRCNN中,RPNHead以及BboxHead两个过程都涉及到坐标的回归。关于RPNHead模块对Bbox的处理详见本人的这篇文章: stivensss:FasterRCNN系列RPNHead中的Bbox处理3 赞同 · 0 评论文章 本文主要阐述BboxHead模块。在BboxHead中,回归的目标位置是相对于RPN模块输出的候选框。而候选框是绝对位置,候选框的详细生成...
Fast R-CNN - Fast Regin-based Convolutional Network for Objection Detection [Paper] [Code-Caffe] 1. R-CNN R-CNN 采用深度网络来对 object proposals 分类以进行目标检测,其缺点如下: 训练是 multi-stage 的. a). R-CNN 首先采用 log loss 对 object proposals 微调 ConvNet; ...
而新提出的Faster R-CNN模型则引入了RPN网络(Region Proposal Network),将Proposal的提取部分嵌入到内部网络,实现了卷积层特征共享,Fast R-CNN则基于RPN提取的Proposal做进一步的分类判决和回归预测,因此,整个网络模型可以完成端到端的检测任务,而不需要先执行特定的候选框搜索算法,显著提升了算法模型的实时性。 模型...
关键词：视频目标检测；帧差法；中值滤波；高斯混合模型；Faster R-CNN 目 录 1 理论基础 2 1.1 基于背景建模的视频目标检测 2 1.2 基于深度学习的目标检测 6 2 实验操作及结果 7 2.1 基于背景建模的前景检测 8 2.2 基于 Faster R-CNN 的目标检测 10 3 实验总结 11 参考文献 12 ...
由代码可知,FasterRCNN类继承自TwoStageDetector类(因为FasterRCNN是一个Two Stage的Detector),该类定义在mmdetection/mmdet/models/detectors/two_stage.py文件中: importtorchimporttorch.nn as nn#from mmdet.core import bbox2result, bbox2roi, build_assigner, build_samplerfrom..builderimportDETECTORS, build...
FasterRCNNMetaArch的详解: 上篇说到init函数就是对参数的提取如下: init() def__init__(self,is_training,num_classes,image_resizer_fn,feature_extractor,first_stage_only,first_stage_anchor_generator,first_stage_atrous_rate,first_stage_box_predictor_arg_scope,first_stage_box_predictor_kernel_size,firs...
# for optimizer wd=0.0005 lr_decay=0.1 lr=1e-3 #vis env='faster-rcnn' port=8097#visdom 端口 plot_every=40 #preset data='voc' pretrained_model='vgg16' epoch=14 use_adam=False use_chainer=False use_drop=False #debug debug_file='/tmp/debugf' test_num=10000 #model load_path=None ...