Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 网络结构 Faster R-CNN 使用了注意力(attention)机制,它由两个模块组成。 1. RPN(region proposal network) 作用是推荐图像中的有物体区域。 2. Fast R-CNN检测器 作用是检测是什么物体。 RPN RPN 网络的输入是任意大小的图像,...
经典的检测方法生成检测框都非常耗时,如OpenCV adaboost使用滑动窗口+图像金字塔生成检测框;或如R-CNN使用SS(Selective Search)方法生成检测框。而Faster RCNN则抛弃了传统的滑动窗口和SS方法,直接使用RPN生成检测框,这也是Faster R-CNN的巨大优势,能极大提升检测框的生成速度。 img 图4 RPN网络结构 上图4展示了RPN...
从这条命令就可以看出,我们是使用0id的GPU,使用ZF网络,预训练模型使用ZF.v2.caffemodel,数据集使用voc_2007_trainval,配置文件cfg使用faster_rcnn_alt_opt.yml。 先进入主函数: if __name__ == '__main__': args = parse_args() #获取命令行参数 #Namespace(cfg_file='experiments/cfgs/faster_rcnn...
将每个特征矩阵通过ROI pooling层缩放到 7x7 大小的特征图,接着将特征图展平通过一系列全连接层得到预测结果(与Fast R-CNN是一样的操作) 其实Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN,在Faster R-CNN中,就是使用了RPN结构替代了SS算法,其余操作基本和Fast R-CNN一样。 所以,由图可以看见,Faster R-CNN有RPN结构...
发源于RCNN、fast-rcnn,最大创新点,提出RPN网络和Anchor机制(锚框机制),物体检测分两步实现,第一步找到前景物体,给出先验框;第二步对先验框内物体分类并修正目标位置。 主要环节: (1)特征提取网络:一般选用VGG16或Resnet (2)RPN模块:区域生成模块,用于生成默认256个建议框 ...
1、下载Faster R-CNN源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 2、安装扩展包 下载的源码中有一个 requirements.txt文件,列出了需要安装的扩展包名字。可以在cmd中直接运行以下代码: pip install -r requirements.txt 或者使用pip命令一个一个安装,所需要的扩展包有:cython、opencv-python、...
(1)使用 ImageNet 预训练好的模型训练一个 RPN 网络。 (2)使用 ImageNet 预训练好的模型,以及第(1)步里产生的建议区域训练 Fast R-CNN 网络,得到物体实际类别以及微调的矩形框位置。 (3)使用(2)中的网络初始化 RPN,固定前面卷积层,只有调整 RPN 层的参数。
Faster R-CNN有四个子模块组成 主干网络 主干网络可以是预训练好的ResNet50,VGG16等网络,将图片压缩为固定尺寸的Feature Map。已经预训练完毕。 ResgionProposalNetwork 根据Feature Map生成与原图尺寸对应的建议框。需要训练。 ROIPooling 给定Feature Map和一系列建议框,将Feature Map中对应的每个建议框内容截取为相同...
第一个参数指定训练用的 GPU,第二个指定训练什么网络,这里使用 VGG16,第三个是指定数据集,这里为 pascal_voc 例如: ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG16 pascal_voc 训练每次迭代大约为 0.2s ,迭代 70000 次,每 10000 次会生成一次 snapshot ,大概需要训练快 4 个小时训练完的网络保存...