:https://github.com/adityaarun1/pytorch_fast-er_rcnn https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 单独说一下anchor生成。 一、首先是为一个像素点生成anchor def generate_anchors(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2], scales=2**np.arange(3, 6)): """ Generate anchor (reference) windows b...
Fast RCNN基于之前使用深度卷积网络来更好的进行候选目标区域分类的工作基础之上。和之前的工作相比,Fast RCNN提供了几种创新来提高训练和测试的速度并提升了检测的准确性。Fast RCNN训练VGG16的速度要比RCNN快9倍,在测试时的快213倍,并在PASCAL VOC上实现了更高的mAP。和SPPnet相比,Fast RCNN训练VGG16的速度快...
网络初始化为 ImageNet pretraining 的权值;第二步,用第一步产生的 proposal 来训练 Fast RCNN,detection network 的权值也是 ImageNet pretraining 初始化的,此时这两个网络还没有共享权值;第三步,我们使用 detector network 来初始化 RPN 但是我们固定共享卷积层的权重,只微调 RPN 独有的层,现在两个网络已经共...
根据该规则设置 相关的超参数有助于提高模型的训练速度,甚至提升模型的检测效果;cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE 为每张图片上训练的 ROI 个数,这里设置为 128,因为四种铝土矿生石的特征总量相对较少,而且不同铝土矿生石之间的特征差异型不大,所以没有设置为 256,最终的检测效果验证了这个参数的匹配...
根据上面代码rois信息包括num_rois和size_rois,即感兴趣区域的数量和大小(这里的大小指的是roi的大小,准确的说是占据的内存区域)。 1//batch size2intbatch_size = THFloatTensor_size(features,0);3if(batch_size !=1)4{5return0;6}7//data height8intdata_height = THFloatTensor_size(features,1);9/...
在Fast-RCNN中,边界框回归是在从任意大小的 RoIs 汇集的特征上进行的,并且回归权重由所有区域大小共享。在我们的公式中,用于回归的特征具有相同的空间大小(3 × 3)在特征图上。为了考虑不同的大小,学习了一组 k 个边界框回归器。每个回归器负责一个尺度和一个宽高比,并且这 k 个回归器不共享权重。因此,即使...
下面是根据detectron2中带FPN结构的Faster R-CNN来解释的,那么FPN规定的层中都会跟一个RPN,具体结构如下图所示。 frcnn结构 1. RPN层的ground truth中正负样本怎么定义的? 生成的所有的anchor框与标注框计算iou,如果iou小于0.3则将anchor定义为负样本,如果大于0.7则定义为正样本,在[0.3, 0.7]之间的不参与rpn层...
例如,MobileNet,以速度优先的一个小型的高效框架,大约有 330 万个参数,而 ResNet-152(152 层),曾经的 ImageNet 图片分类竞赛优胜者,大约有 6000 万个参数。最新的网络结构如 DenseNet,可以在提高准确度的同时缩减参数数量。 VGG 在讨论网络结构孰优孰劣之前,让我们先以 VGG-16 为例来尝试理解 Faster-RCNN ...
输出的特征图大小不同,对于Faster RCNN来说其实是不受影响的。首先RPN网络是全卷积网络,在特层图后...