其实最主要的就是在Fast R-CNN中我们依旧是和R-CNN一样采用SS算法来生成候选框,而在Faster R-CNN中我们采用的是一种称为RPN(Region Proposal Network)的网络结构来生成候选框。其它部分基本和Fast R-CNN一致,所以我们可以将Faster R-CNN的网络看成两部分,一部分是RPN获取候选框网络结构,另一部分是Fast R-CNN...
同Fast RCNN实现一样(见https://www.cnblogs.com/Haitangr/p/17709548.html),本文将基于Pytorch框架,实现Faster RCNN算法,完成对17flowes数据集的花朵目标检测任务。 二、Faster RCNN算法结构 Faster RCNN论文原文中算法整体结构如下: 如图,Faster R-CNN算法流程主要包括四个部分,分别是卷积层(Conv Layers)、区域...
上面流程得出来的是256个ROI,输入RCNN,最终输出的是分类结果和回归结果,即分类和偏移预测,21个类别,84个位置偏移(每个类别4个)。
1、执行流程 数据准备 train_net.py中combined_roidb函数会调用get_imdb得到datasets中factory.py生成的imdb 然后调用fast_rcnn下的train.py中get_training_roidb, 进而调用roi_data_layer下roidb.py中的prepare_roidb会为roidb添加image等信息。 数据输入 roi_data_layer下layer.py中的forword函数会调用minibatch.py...
需要注意的是:蓝色箭头的线代表着计算图,梯度反向传播会经过。而红色部分的线不需要进行反向传播(论文了中提到了ProposalCreator生成RoIs的过程也能进行反向传播,但需要专门的算法)。 五、faster-RCNN里面的几个重要概念(四个损失三个creator) 5.1 四类损失 ...
图2 faster_rcnn_test.pt网络结构 (pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt) 本文不会讨论任何关于R-CNN家族的历史,分析清楚最新的Faster R-CNN就够了,并不需要追溯到那么久。实话说我也不了解R-CNN,更不关心。有空不如看看新算法。
完整的 Faster R-CNN 框架 输入的图片以长×宽×高的张量形式表征,之后会被馈送入预训练好的卷积神经网络,在中间层得到特征图。使用该特征图作为特征提取器并用于下一流程。 上述方法在迁移学习中经常使用,尤其在为小数据集训练分类器时,其通常取用了在...
大体流程 从编程角度来说, Faster R-CNN主要分为四部分(图中四个绿色框): Dataset:数据,提供符合要求的数据格式(目前常用数据集是VOC和COCO) Extractor: 利用CNN提取图片特征features(原始论文用的是ZF和VGG16,后来人们又用ResNet101) RPN(Region Proposal Network): 负责提供候选区域rois(每张图给出大概2000个候...
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...