这里我们看到,train.py仅是封装了一个dataloader函数, 以及faster_rcnn以及FasterRCNNTrainer类.faster_rcnn是faster_rcnn的主体构件.FasterRCNNTrainer类封抽象了faster_rcnn算法的训练及预测步骤. 如图: 上图形象粗略地展示了大致的训练过程. 构造了trainer对象后, 紧接着通过dataloader对象获取数据, 进入trainer.tra...
与anchors进行函数名为 计算,就可以得到Faster RCNN的ROI区域,即建议框proposal。在这一步可以有两种方法,单独训练这部分,然后在Faster RCNN训练的时候固定这一部分,另一种方法是先单独训练这一部分,然后在Faster RCNN训练的时候同时训练这一部分,Faster RCNN数据流程图中的loss1和loss2就是为了训练这部分的损失函数。
3.1 以Loss的角度观察Faster R-CNN 3.2 以anchor的角度观察Faster R-CNN 4 Faster RCNN 缺陷 Faster RCNN 整数化过程 5 参考资料 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 对于关键词,大可挑选自己不懂的地方看,并不需要全看所有的介绍。 1.1 分类与回归 分类是将检测出现的正样本...
X, Y, img_data:【深度学习一行一行敲faster rcnn-keras版(3.4,get_anchor_gt函数)】 训练RPN网络,X是图片、Y是对应类别和回归梯度【注:并不是所有的点都参与训练,只有符合条件的点才参与训练】 ---②--- R = roi_helpers.rpn_to_roi(P_rpn[0], P_rpn[1], C, K.image_dim_ordering(), use_...
1.faster RCNN整个流程图 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...
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络层的输入,该特征分为2路,被后续的RPN层和RoI Pooling层所共享(其...
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是要采用在ImageNet上训练的分类的ResNet、VGG16网络来初始化参数,但是这些网络上有一些参数需要调整,比如在resnet中: 需要固定的是第一层卷积的参数conv1/weights:0,因为opencv读取的图片格式是BGR通道的,而resnet模型存储的权重参数在conv1是RGB格式,所以需要把这个参数从RGB变为BGR,即进行反序操作rev...
1. RCNN(Region-CNN) RCNN.png 1.1 步骤 这里进行训练方式分成以下3个步骤: | 步骤1 步骤2 步骤3 步骤4 步骤5 1.2 缺点: 利用selective search 提取候选框都是在CPU上进行,速度是比较慢。并且得到2000左右的候选框在进行CNN+SVM分类计算量大速度慢,一张图达到47秒。
Faster RCNN 是继R-CNN和Fast RCNN之后提出的新的目标检测网络，在检测精度和速度上有明显提高，在我...