一、 Faster R-CNN概况 经历了R-CNN和Fast R-CNN的前期积累,Ross Girshick与何恺明、任少卿和孙剑合作对Fast R-CNN进行改进,改进版本就是Faster R-CNN。之所以称之为Faster,就是因为相比于Fast R-CNN,Faster R-CNN将推荐区域生成、分类和定位全部融入到一个网络当中,极大加快了Faster R-CNN的训练与测试,综合性...
(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。 其中...
注意以后每次训练都要删掉上述两个文件夹中的缓存文件和模型,不删会报错的哦。 9、运行train.py文件 做好上面所有步骤之后,就可以运行train.py文件进行训练啦。每次生成的模型都会保存在default/voc_2007_trainval/default目录下。 三、测试过程 1、添加训练模型 新建Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master/output/vg...
'SVM': False}, 'TRAIN': {'ASPECT_GROUPING': True,//按宽高比shuffle'BATCH_SIZE':128,//fastrcnn训练的样本数,每张图片抽取128张'BBOX_INSIDE_WEIGHTS': [1.0,1.0,1.0,1.0],'BBOX_NORMALIZE_MEANS': [0.0,0.0,0.0,0.0],//norm的均值'BBOX_NORMALIZE_STDS': [0.1,0.1,0.2,0.2],//norm的方差'...
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。没有一致的意见表明哪个网络框架是最好的。原始的 Faster R...
Faster-RCNN有两种训练方式:四步交替迭代训练和联合训练。本文主要讲解四步交替迭代的训练方式。Faster-RCNN主要由五部分构成:特征提取网络Backbone、RPN、ROI Pooing以及RCNN。其最大的创新点就是提出RPN替代RCNN中的Selective Search,应用卷积神经网络提取ROIs,极大地提升了检测的速度,称为实时目标检测的开山之作。笔...
降的方式端到端地进行训练。接下来我们看下 Faster R-CNN 的训练过程: (1)使用 ImageNet 预训练好的模型训练一个 RPN 网络。 (2)使用 ImageNet 预训练好的模型,以及第(1)步里产生的建议区域训练 Fast R-CNN 网络,得到物体实际类别以及微调的矩形框位置。
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...
Faster RCNN 的训练是一个交替训练的过程,主要是对RPN和Fast RCNN进行训练。 Faster RCNN训练策略 用ImageNet模型提取特征,独立训练一个...
最近在学习 Faster R-CNN 模型,为了了解其中网络的结构,利用 PascalVOC 数据集,来扩展网络的类别(原来有 20 类)。过程分为:数据准备 ==> 相关文件修改 ==> 训练网络 ==> 测试 一、数据准备 (一)下载数据集: 官网数据集镜像:https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ ...