其它部分基本和Fast R-CNN一致,所以我们可以将Faster R-CNN的网络看成两部分,一部分是RPN获取候选框网络结构,另一部分是Fast R-CNN网络结构,如下图所示: 倘若你是第一次看Faster R-CNN,看了这个图,我觉得你还是处于一个比较懵逼的状态。但是没有关系,这个图是论文中所给的,我贴在这里的主要目的是想让...
Faster R-CNN的网络框架 如上图所示,Faster R-CNN网络框架可以分为4大部分,分别是(1)骨干卷积网络层(conv layers)用于提取特征图(2)区域推荐网络(Region Proposal Network)输出图像上的anchor类别和第一次调整边界框位置;(3)RoI池化层输出统一尺度的候选框特征图;(4)分类器(classifier)用于输出候选框的类别同时第...
第一步,训练RPN网络,通过使用ImageNet数据预训练好的网络初始化网络,然后进行end-to-end的fine-tune 第二步,使用Fast R-CNN训练模型,将上一步RPN的输出的region proposals作为输入,同时也用ImageNet的预训练好的网络初始化,此时RPN和Fast R-CNN没有共享网络。 第三步,使用Fast R-CNN训练的网络初始化RPN的网络,...
原版Faster RCNN的backbone为VGG16, 而实际工作中,我主要使用Resnet50为backbone的Faster RCNN,这里以Resnet50_Faster_RCNN为例进行说明 1. Resnet50_Faster_RCNN 网络结构 下面两张图中,第一张是Resnet50_Faster_RCNN的网络结构流程图,第二张是详细展开后的网络卷积模块。可以发现其网络结构中主要包括Resnet5...
Faster R-CNN整体流程 0.1 Faster R-CNN整体流程图 0.2 RPN层流程图 1 开始之前的关键词 1.1 分类与回归 1.2 进入RPN层之前的两个1x1卷积 1.3 Reshape layer 1.4 Softmax 1.5 Proposal layer 1.6 RoI Pooling 1.7 全连接层 1.8 激活函数 2 Faster R-CNN 大体流程 ...
图1 faster R-CNN流程图 其实RCNN系列目标检测,大致分为两个阶段:一是获取候选区域(region proposal 或 RoI),二是对候选区域进行分类判断以及边框回归。Faster R-CNN其实也是符合两个阶段,只是Faste R-CNN使用RPN网络提取候选框,后面的分类和边框回归和R-CNN差不多。所以有时候我们可以将faster r-cnn看成RPN部分...
Faster R-CNN的网络示意如下图。 学习Faster R-CNN目标检测框架,对于目标检测任务的熟悉和进一步研究有着非常大的帮助,接下来将主要通过Faster R-CNN的训练和推理过程,学习它的网络结构等内容。 Faster R-CNN 网络结构 Dataset 在提及Faster R-CNN框架前,首先还是要简单说明一下目标检测数据集。以Pascal VOC数据集...
Faster RCNN整体流程图 这张图把整个Faster RCNN的流程都解释的比较清楚,注意一下图中出现的Conv(512,512,3,1,1)类似的语句里面的最后一个参数表示padding。 3. 代码解析 这一节我们主要是对train.py和trainer.py的代码进行解析,我们首先来看trainer.py,这个脚本定义了类「FasterRCNNTrainer」,在初始化的时候用...
第二训练RPN网络,对应stage2_rpn_train.pt 再次利用步骤4中训练好的RPN网络,收集proposals,对应rpn_test.pt 第二次训练Fast RCNN网络,对应stage2_fast_rcnn_train.pt 下面是一张训练过程流程图: Faster R-CNN在各项数据集上的表现 检测结果 开源代码 ...
Faster RCNN算法主要由以下2大模块组成: 1、RPN层进行候选框提取; 2、最后的分类与Bounding Box回归依然沿用Fast RCNN的检测模块,即RoI Pooling和多任务损失函数。 1 算法具体步骤 图1 Faster RCNN模型结构图 图2 Faster RCNN训练流程图 1、首先,原始图像输入卷积神经网络中,得到最后一层卷积层的特征作为后续网...