在该目录下,有fast_rcnn,faster_rcnn_alt_opt,faster_rcnn_end_to_end三套模型结构,各自有所不同。 fast_rcnn即fast_rcnn方法,它下面只包含了train.prototxt,test.prototxt,solver.prototxt三个文件,它对rcnn的改进主要在于重用了卷积特征,没有region proposal框架。 faster_rcnn_alt_opt,faster_rcnn_end_t...
建议先大致了解一下faster rcnn的原理,诸如:anchor、roi_pool层,我这里直接废话少说,放码过来。 github上的torchvison源码如下: pytorch/visiongithub.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 在本机print(torchvision.__path__)找到torchvision的位置,faster rcnn在torchvision/models/detection文件夹中,...
iv: RCNN_roi_align,使用roi_align方法将128个anchor每个都切成7x7的块, 输出为pooled_feat, shape=(batch*128, 512, 7, 7). v: _head_to_tail,全连接层: (batch*128, 512*7*7) --> (batch*128, 4096). vi: RCNN_cls_score,全连接层用做分类, 预测score, (batch*128, 4096) --> (batch...
fast_rcnn即fast_rcnn方法,它下面只包含了train.prototxt,test.prototxt,solver.prototxt三个文件,它对rcnn的改进主要在于重用了卷积特征,没有region proposal框架。 faster_rcnn_alt_opt,faster_rcnn_end_to_end都是faster rcnn框架,包括了region proposal模块。在faster_rcnn_alt_opt目录下,包含了4个训练文件和...
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...
Faster rcnn代码霹雳 faster rcnn代码详解 1.backbone含义 backbone用于特征提取,通常使用的是VGG16或者ResNet网络,其中要经过4个pooling层,且经过多层卷积后层数也发生了变化,但仍要保证在进行下一次池化之前,特征图深度为上一次池化之前深度的两倍。故第一个pooling层的strides=4,第二个的strides=2,第三个的...
Faster RCNN把目标检测的4个基本步骤(提取候选框、特征提取、特征分类以及边框回归)统一到一个深度学习模型之中,同时其中的候选区域的生成使用候选区域网络(Region Proposal Network,RPN)取代了Fast RCNN中的SS算法,而特征提取、分类、Bounding-Box回归3个操作依旧沿用Fast RCNN的方法,使得候选区域框的提取和Fast RCNN...
scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh cfgs/faster_rcnn_alt_opt.yml 存放配置文件以及运行的log文件,另外这个目录下有scripts可以用end2end或者alt_opt两种方式训练。 Lib 用来存放一些python接口文件,如其下的datasets主要负责数据库读取,config负责cnn一些训练的配置选项。
第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要...