./train_net.py --solver /home/hh/fast-rcnn/models/CaffeNet/solver.prototxt --weights /home/hh/fast-rcnn/data/imagenet_models/Rjmgc_empty.caffemodel --imdb Rjmgc_train 1. 2. 3. 4. 然后就开始运行了。 我这里默认是迭代40000次。 训练后生成的模型文件默认会保存在$FRCN_ROOT/output/defau...
下面是整个 Faster RCNN 结构的示意图: 利用anchor是从第二列这个位置开始进行处理,这个时候,原始图片已经经过一系列卷积层和池化层以及relu,得到了这里的 feature:51x39x256(256是层数) 在这个特征参数的基础上,通过一个3x3的滑动窗口,在这个51x39的区域上进行滑动,stride=1,padding=1,这样一来,滑动得到的就是...
其中Faster-RCNN支持骨干网络基于ResNet50,RPN支持FPN方式,同时支持ViT Block作为骨干网络。Torchvision中的对象检测模型参数指标列表如下: Faster-RCNN改进 在多数深度学习开发者的印象中Faster-RCNN与Mask-RCNN作为早期的RCNN系列网络现在应该是日薄西山,再也没有什么值得留恋的地方,但是你却会发现Pytorch无论哪个版本...
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...
(1) Faster-rcnn中的RPN。 温故而知新。我还是希望深入浅出的给大家拎一下faster-rcnn的知识脉络。 1、输入与输出。输入是规整化1000*600的图片+标注的框,这个规格是参数,你自己可以指定。指定完后,输入的框的坐标自然做放大或缩小。同时把这个扩大缩小的比例记录下来。在输入的DATA层参数im_info里。算法的输...
首先VGG16网络参数 Faster rcnn论文中使用的是D型网络。 计算得到:vgg中最后一个conv5_3 得到的参数如下: conv13: n features: 14.0 jump: 16 receptive size: 196start: 0.5 con5_3的感受野是196。 然后RPN网络的组成中有一个3*3的conv layer,因此在anchor所在的feature map层所看到的感受野=196+jmpu(16...
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 ...
分类损失Lcls是两个类(目标与非目标)的对数损失。对回归损失,我们使用Lreg(tprt∗j)=R(tj−t∗j),R是Fast-RCNN中定义的鲁邦损失函数。p∗iLreg意味着只有在正样本的时候才计算。分类层和回归层分别由pj和tj构成。 这两种形式用Nreg和Ncls来归一化,通过平衡参数λ进行加权。在我们当前的实现中上式的...
图2 faster_rcnn_test.pt网络结构 1 Conv layers 缩进Conv layers包含了conv,pooling,relu三种层。以python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构为例,如图2,Conv layers部分共有13个conv层,13个relu层,4个pooling层。这里有一个非常容易被忽略但是又无比重要的信息,在Conv layers中: ...