fast_rcnn即fast_rcnn方法,它下面只包含了train.prototxt,test.prototxt,solver.prototxt三个文件,它对rcnn的改进主要在于重用了卷积特征,没有region proposal框架。 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...
Faster-RCNN 是 RCNN 和 Fast-RCNN 的进化版,最大的创新是引入了区域生成网络 (RPN - Region Proposal Network),区域生成网络支持使用机器学习代替固定的算法找出图片中可能包含对象的区域,精度比固定的算法要高很多,而且速度也变快了。 从R-CNN到Fast R-CNN,再到本文的Faster R-CNN,目标检测的四个基本步骤(...
这里最重要的就是_fasterRCNN的forward过程: i: RCNN_base,卷积网络提取的图片特征, 输出为base_feat, shape=(batch, 512, M/16, N/16) ii: RCNN_rpn,rpn网络,计算rios、前景背景2分类loss和粗边框回归loss, 其中rois的shape=(batch, post_top_n, 5), 是排序后并经过nms后的post_top_n个anchor(经...
如图1.1所示,Faster RCNN 的整体框架按照功能区分,大致分为4个模块,分别是特征提取网络backbone模块、RPN模块、RoI and RoI pooling模块和RCNN模块。 图1.1 Faster RCNN 整体框架 Backbone模块:主要负责接收输入数据,并进行数据预处理和特征提取得到输入图像对应的feature maps,并传递给下一层。这部分论文中用的VGG16...
目标检测算法-Faster-RCNN代码详解 Faster-RCNN是基于VGG-16的网络结构,Faster-RCNN的提出为了改进Fast-RCNN中存在的问题。Fasr-RCNN中存在了一个较大的问题,就是selective search候选框,Fastr-RCNN中引入了一个专门的生成候选框的区域的神经网络,也就是选择候选框的工作也交给神经网络来做了,这就引入了RPN...
目标检测算法-Faster-RCNN代码详解 Faster-RCNN是基于VGG-16的网络结构,Faster-RCNN的提出为了改进Fast-RCNN中存在的问题。Fasr-RCNN中存在了一个较大的问题,就是selective search候选框,Fastr-RCNN中引入了一个专门的生成候选框的区域的神经网络,也就是选择候选框的工作也交给神经网络来做了,这就引入了RPN...
Faster rcnn代码霹雳 faster rcnn代码详解 1.backbone含义 backbone用于特征提取,通常使用的是VGG16或者ResNet网络,其中要经过4个pooling层,且经过多层卷积后层数也发生了变化,但仍要保证在进行下一次池化之前,特征图深度为上一次池化之前深度的两倍。故第一个pooling层的strides=4,第二个的strides=2,第三个的...
从如图1可以看出,faster r-cnn又包含了以下4重要的部分: 1. Conv layers 这里应该理解为基本卷积网络(base net).通过该网络来提取原始图片的featuremap特征,最后将这些特征送入RPN网络和RCNN网络。有一点需要注意的就是,真正送入RPN网络的featuremap其实并不是整张图片的产生的featuremap,具体怎么选择,后面仔细说明...
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...