出现于 2015 年早期的 Fast R-CNN 是 R-CNN 的改进,其采用兴趣区域池化(Region of Interest Pooling,RoI Pooling) 来共享计算量较大的部分,提高模型的效率. Faster R-CNN 随后被提出,其是第一个完全可微分的模型. Faster R-CNN 是 R-CNN 论文的第三个版本. R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 作者...
首先,我的数据集位置放在了$FRCN_ROOT/Rjmgc_data这个目录下 所以factory.py里只需要添加这些话就好了 from datasets.Rjmgc import Rjmgc Rjmgc_devkit_path = '/home/hh/fast-rcnn/Rjmgc_data' __sets['Rjmgc_train'] = (lambda imageset = 'train',devkit = Rjmgc_devkit_path:Rjmgc(imageset,...
也就是说,可以将Faster R-CNN 看作是 RPN + Fast R-CNN。 Faster R-CNN的网络示意如下图。 学习Faster R-CNN目标检测框架,对于目标检测任务的熟悉和进一步研究有着非常大的帮助,接下来将主要通过Faster R-CNN的训练和推理过程,学习它的网络结构等内容。 Faster R-CNN 网络结构 Dataset 在提及Faster R-CNN框...
R-CNN - 是 Faster R-CNN 的启发版本. R-CNN 是采用 Selective Search算法来提取(propose)可能的 RoIs(regions of interest) 区域,然后对每个提取区域采用标准 CNN 进行分类。出现于2015年早期的Fast R-CNN 是 R-CNN 的改进,其采用兴趣区域池化(Region of Interest Pooling,RoI Pooling) 来共享计算量较大...
选择了几个重要的参数进行设置,其他超参数均按照默认值。具体如下表所示。 其中,cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS 对应是训练时所用 GPU 的个数,实验设备只有一个 GPU,所以设置为 1;cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH 为每个 Batch 上的图片数量,这里设置为 2,根据 GPU 选择合适数值;cfg.SOLVER.BASE_LR 为学习率,这里设置...
这里就以Faster R-CNN为例了,大体相通。学前小科普,先解释下配置文件名含义: FasterRCNN 表示算法名称 caffe 和 PyTorch 是指 Bottleneck 模块的区别,省略情况下表示是 PyTorch,后面会详细说明 mstrain 表示多尺度训练,一般对应的是 pipeline 中Resize类
将候选框与R-CNN的ground truth(也就是标注框)计算iou,大于0.5的作为正样本,其余的为负样本。预设R-CNN部分参与选了的样本总数为512个,为了平衡正负样本,先从上述的正样本中选出最多512 * 0.25 = 128个,剩下的为负样本的个数,即尽量控制参与训练的正负样本数为1:3。
Fast R-CNN 最重要的一点就是包含特征提取器、分类器和边界框回归器在内的整个网络能通过多任务损失函数进行端到端的训练,这种多任务损失即结合了分类损失和定位损失的方法,大大提升了模型准确度。 ROI 池化 因为Fast R-CNN 使用全连接层,所以我们应用 ROI 池化将不同大小的 ROI 转换为固定大小。
R-CNN较传统的目标检测算法获得了50%的性能提升,在使用VGG-16模型作为物体识别模型情况下,在voc2007数据集上可以取得66%的准确率,已经算还不错的一个成绩了。其最大的问题是速度很慢,内存占用量很大,主要原因有两个 候选框由传统的selective search算法完成,速度比较慢 ...
https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 简介 Fast R-CNN算法采用SppNet的思想解决了R-CNN中图像warp操作,并且避免了特征的重复计算(参见ROI Pooling的相关理解及Fast R-CNN与R-CNN的简单对比),使区域 + 分类/回归的检测框架有了实时的可能。但是 region proposal 的生成仍是算法的一个速度瓶颈。