Faster R-CNN源代码的熟悉几乎是所有从事目标检测的人员必须迈过的坎,由于目录结构比较复杂而且广泛为人所用,涉及的东西非常多,所以我们使用的时候维持该目录结构不变,下面首先对它的目录结构进行完整的分析。 目录下包括caffe-fast-rcnn,data,experiments,lib,models,tools几大模块。 2.1 caffe-fast-rcnn 这是rcnn...
Faster R-CNN将分成四部分介绍。总共有Faster R-CNN概述,py-faster-rcnn框架解读,网络分析,和训练与测试四部分内容。第三篇将续写上一篇继续对py-faster-rcnn框架进行解读。下一篇可以详见【技术综述】万字长文详解Faster RCNN源代码(四)。 2.5 Lib目录 lib目录下包含了非常多的子目录,包括datasets,fast_rcnn,n...
第一篇将介绍Faster R-CNN概述。下一篇可以详见【技术综述】万字长文详解Faster RCNN源代码(二)。 1. Faster R-CNN概述 1.1 基础 目标检测任务关注的是图片中特定目标物体的位置。一个检测任务包含两个子任务,其一是输出这一目标的类别信息,属于分类任务。其二是输出目标的具体位置信息,属于定位任务。 分类的结果...
faster_rcnn_alt_opt,faster_rcnn_end_to_end都是faster rcnn框架,包括了region proposal模块。在faster_rcnn_alt_opt目录下,包含了4个训练文件和对应的solver文件,为: stage1_fast_rcnn_solver30k40k.pt,stage1_fast_rcnn_train.pt,stage1_rpn_solver60k80k.pt,stage1_rpn_train.pt,stage2_fast_rcnn_...
Faster RCNN把目标检测的4个基本步骤(提取候选框、特征提取、特征分类以及边框回归)统一到一个深度学习模型之中,同时其中的候选区域的生成使用候选区域网络(Region Proposal Network,RPN)取代了Fast RCNN中的SS算法,而特征提取、分类、Bounding-Box回归3个操作依旧沿用Fast RCNN的方法,使得候选区域框的提取和Fast RCNN...
experiments/cfgs/faster_rcnn_alt_opt.yml 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 从这条命令就可以看出,我们是使用0id的GPU,使用ZF网络,预训练模型使用ZF.v2.caffemodel,数据集使用voc_2007_trainval,配置文件cfg使用faster_rcnn_alt_opt.yml。
Faster R-CNN源代码中faster_rcnn文件夹中包含三个文件 faster_rcnn.py,resnet.py,vgg16.py。 1.faster_rcnn.py注释 1 class _fasterRCNN(nn.Module): 2 """ faster RCNN """ 3 def __init__(self, classes, class_agnostic):#class-agnostic 方式只回归2类bounding box,即前景和背景 4 super(...
experiments/cfgs/faster_rcnn_alt_opt.yml 从这条命令就可以看出,我们是使用0id的GPU,使用ZF网络,预训练模型使用ZF.v2.caffemodel,数据集使用voc_2007_trainval,配置文件cfg使用faster_rcnn_alt_opt.yml。 先进入主函数: if__name__=='__main__': ...
第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要...