实验步骤就是将上一篇提到的4-step的训练过程,在RPN和Fast RCNN训练完成之后就不继续后面两步训练了,实际上就是不去共享两者的权重参数,在论文中是通过shared和unshared来区分。如果缺乏后两步训练过程,准确率会降低到58.7%,在下图中有列出来。论文中解释实际上这个共享卷积层权重参数的过程就是两个网络互相fine-t...
在图2中还有一个大大的红色的框框,这个框框表示在实际使用的时候的流程。 我想,图2可以很明白的看出faster-rcnn是怎么工作的。只需要结合具体的代码,再理解一下就行。
在GoogleNet层里面是做了两遍5X5的卷积,池化,ReLU激活,然后调用Inception,最后再做一个全连接完成,接下来我们直接训练看看效果。 训练结果 上图中可以看到,用GoogleNet的训练,预测率达到了98%了,由于模型的网络结构比较复杂,相应的训练时间也花了29分41秒。 在train.py中加入了训练的图像显示,左边是loss的曲线,右边...
以下是本文实现faster R-CNN后预测几个样本获得的结果: 结果1 结果2 结果3 结果4 总结 R-CNN算法确实是用于对象检测任务的变革者,改变了传统的做法,并开创了深度学习算法。近年来,计算机视觉应用的数量突然出现飙升,而R-CNN系列算法仍然是其中大多数应用的核心。 Keras_frcnn也被证明是一个很好的对象检测工具库,...
(2)ProposalTargetCreator:负责在训练RoIHead/Fast R-CNN的时候,从RoIs选择一部分(比如128个)用以训练。同时给定训练目标, 返回(sample_RoI, gt_RoI_loc, gt_RoI_label) (3)ProposalCreator:在RPN中,从上万个anchor中,选择一定数目(2000或者300),调整大小和位置,生成RoIs,用以Fast R-CNN训练或者测试。
上面的SGDSolver函数里面创建类class RoIDataLayer(caffe.Layer),该类是caffe layer的一个扩展实现,用于fast rcnn训练。 进入该层class RoIDataLayer(caffe.Layer)看看: classRoIDataLayer(caffe.Layer):"""Fast R-CNN data layer used for training."""def_shuffle_roidb_inds(self):...def_get_next_minibatc...
faster rcnn训练需要图像的bounding box信息作为监督(ground truth),所以你需要将你的所有可能的object使用框标注,并写上坐标,最终是一个XML格式的文件,一个训练图片对应Annotations下的一个同名的XML文件 参考官方VOC的Annotations的格式: <annotation> <folder>VOC2007</folder>#数据集文件夹<filename>000105.jpg</...
本文记录了在ubuntu16.04下使用py-faster-rcnn来训练自己的数据集的大致过程。 在此之前,已经成功配置过了caffe-gpu,使用的显卡是GTX1080ti,安装的cuda8.0.61+cudnn v5.1,caffe-gpu的配置过程可以参考:Ubuntu16.04配置caffe-GPU环境。 第一步:制作自己的数据集 ...
Faster RCNN的训练方式主要有3种,包括alternating training(交替训练)、approximate joint training(近似联合训练)和non-approximate joint training(非近似联合训练)。论文中详细讲述了4-step alternating training: 训练RPN的基本卷积模块1和特有卷积模块1; 训练Fast RCNN的基本卷积模块2和特有卷积模块2(其实也就是Faster...
区域生成网络(RPN，Region Proposal Network)是 Faster RCNN 最最核心的部分，Faster R-CNN = Fast R...