首先,数据集的地址是/fast-rcnn/Rjmgc_data 训练用的图片放在了/fast-rcnn/Rjmgc_data/data/Images 训练图片的文件列表“train.txt”放在了/fast-rcnn/Rjmgc_data/data/ImageSets 标记xml文件放在了/fast-rcnn/Rjmgc_data/data/Annotations 然后需要一个记录了selective_search的mat文件,放在了/fast-rcnn/...
,在Faster RCNN 中,特征图上每一点的anchors数量为9,那么总共会有 个anchors。图像化解释见下图。 生成目标anchors 对于大小为800*600的原图,按照上述的计算,将会生成17100个anchors,如果全部用于训练,任务量巨大。而且生成的某些anchor不会起作用,为此,对于每一个anchor,分配一个二值化的标签,包含物体(正)/不包...
针对fast-rcnn的耗时问题,并提升网络性能,faster-rcnn的改进点主要在于:1)提出rpn卷积网络替代传统的ss方式,将耗时从秒级下降到毫秒级;2)提出基于anchor的方式进行目标检测,通过两次bbox回归进行矫正,提高检测精度;3)实现了端到端的训练推理 整体结构和训练推理流程 Faster-RCNN整体结构 结合上图,可清晰看出完整的...
降的方式端到端地进行训练。接下来我们看下 Faster R-CNN 的训练过程: (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,...
最终得到的blob格式为(batch elem , channel , height , width),im_info格式为[M,N,im_scale],其中im_scale是缩放比例,原始图片输入faster rcnn中进行训练时都需要先缩放成统一的规格;再回到im_proposals()函数中,使用net.forward()函数进行一次前向传播,获得proposals,ok。之后再回到imdb_proposals()函数中,最...
1、Faster R-CNN:区域生成网络+Fast R-CNN 候选区域生成(Region Proposal Network),特征提取,分类,位置精修 2、RPN原理 2.1 anchors 2.2 候选区域的训练 3、Faster R-CNN的训练 4、效果对比 5、Faster R-CNN总结 引言: 在Fast R-CNN还存在着瓶颈问题:Selective Search(选择性搜索)。要找出所有的候选框,这个...
在训练Faster RCNN的时候有四个损失: (1)RPN 分类损失:anchor是否为前景(二分类) (2)RPN位置回归损失:anchor位置微调 (3)RoI 分类损失:RoI所属类别(21分类,多了一个类作为背景) (4)RoI位置回归损失:继续对RoI位置微调 四个损失相加作为最后的损失,反向传播,更新参数。
图1 基于paddlepaddle训练的Faster R-CNN模型预测结果 图2基于paddlepaddle训练的Mask R-CNN模型预测结果 从R-CNN到Mask R-CNN Mask R-CNN是承继于Faster R-CNN,Mask R-CNN只是在Faster R-CNN上面增加了一个Mask Prediction Branch(Mask预测分支),并且在ROI Pooling的基础之上提出了ROI Align。所以要想理解Mask ...
该部分是参考薛开宇的《caffe学习笔记》中的逐层特征可视化部分,还是以ZFNet网络训练Pascal VOC为例,修改demo.py文件后,代码如下: #!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- import matplotlib matplotlib.use('Agg') import _init_paths from fast_rcnn.config import cfg ...