wx, wy, ww, wh = self.weights# RPN中为[1,1,1,1], fastrcnn中为[10,10,5,5]dx = rel_codes[:, 0::4] / wx# 预测anchors/proposals的中心坐标x回归参数dy = rel_codes[:, 1::4] / wy# 预测anchors/proposals的中心坐标y回归参数dw = rel_codes[:, 2::4] / ww# 预测anchors/propos...
在Faster RCNN中,每个RoI提取7x7的feature map,所以得到的pooled feature包括1024个roi(一个batch 4张图片,每张图片256个RoI),每个feature有512个channel。 Classification Layer 这部分主要判断每个RoI所属的类别,和对RoI进行再一次优化。将得到的pooled feature送入全连接层中,然后分成两个分支,一个分支预测RoI所属...
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...
在Faster R-CNN中,为我们默认使用的anchor size为128,256,512,anchor aspect_ratio为0.5,1.0,2.0。所以一共有k=9中组合方式,由于anchor stride为16,且原图的输入尺度最小边为800,所以最终检测的特征图大小WH约为2400,那么我们在每个像素点进行滑窗操作,且每个像素点有9种anchor,可得最后的anchor总数为WHk def_...
Fast rcnn使用的是softmax分类器,rcnn和sppnet使用的是svm。这里进行了几组对照实验,来看一下哪一种更好。对于fast rcnn来说,这三种网络中,都是softmax更好,不过好的不多。这论证了一次微调比之前多级训练方法来说已经是足够了。 5.5 Are more proposals always better?
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...
Faster-RCNN可以简单的看作一个“RPN网络+Fast-RCNN的系统,用RPN网络来代替Fast-RCNN中的selective srarch方法。网络结构如下。 网络中需要的参数: classConfig:def__init__(self):#用来计算anchor尺寸的self.anchor_box_scales = [128,256,512] self.anchor_box_ratios= [[1,1],[1,2],[2,1]]#缩放...
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。
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 ...