经过一些小改动(We conjecture that the reason for this gap is mainly due to the definition of the negative samples and also the changes of the mini-batch sizes),在COCO数据集上,Fast RCNN比之前的那片论文给出的结果要好一点,而且在0.05和0.95这两个IoU上区别不大。 Faster RCNN在COCO上的表现比Fa...
这一节,我们写一写faster-RCNN. 在上一节中,我们看到,fast-rcnn还是需要有个region proposal的生成过程,这个很不OK。尤其是对处女座来说,很不友好。那么faster-rcnn就是为了解决这个问题而存在的。既然CNN那么牛,既然可以用大把的参数来解决问题,为什么还要做乱七八糟的额外处理呢。归根结底还是对神经网络的不...
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,...
(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。 其中AnchorTargetCreator和ProposalTargetCreator是为了生成训练的目标,只在训练阶段用到,ProposalCreator是RPN为Fast R-CNN生成RoIs,在训练和测试阶段都会用到。三个共同点在于他们都不...
之前提到过,Faster R-CNN 第一步要使用在图片分类任务 (例如,ImageNet) 上预训练好的卷积神经网络,使用该网络得到的中间层特征的输出。这对有深度学习背景的人来说很简单,但是理解如何使用和为什么这样做才是关键,同时,可视化中间层的特征输出也很重要。没...
上次使用 Faster R-CNN 训练了一个 VGG-16 的网络,为了再提升识别的准确率,利用 ResNet 网络在同样的数据上面训练了多一次。 基本的过程和在训练 VGG-16 网络时差不多,可参照 使用自己的数据训练 Faster R-CNN 的 VGG-16 模型 一、训练网络 (一)下载 ResNet-50 的 prototxt 文件 ...
Fast R-CNN 从 R-CNN 演变优化而来,Fast R-CNN 发布于 2015 年上半年,其中一种称为感兴趣区域池化的技术,使得网络可以共享计算结果,从而让模型提速。这一系列算法最终被优化为 Faster R-CNN,这是第一个完全可微分的模型。 框架 Faster R-CNN 的框架由几个模块部件组成,所以其框架有些复杂。我们将从高层次...
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...
寒假在家下载了Faster R-CNN的源码进行学习,于是使用自己的数据集对这个算法进行实验,下面介绍训练的全过程。 一、环境准备 我这里的环境是win10系统,pycharm + python3.7 二、训练过程 1、下载Faster R-CNN源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 ...
该部分内容主要是作者对全篇论文中的创新点做了一个概括,作者提出了RPN(Region Proposal Network),RPN是一个全卷积网络,能够同时预测目标的bounding box和score,端到端的训练生成高质量的region proposals,同时RPN与检测网络共享卷积特征。 如图-01所示(Faster RCNN的检测结果): ...