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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...
META_ARCHITECTURE:选择常规的GeneralizedRCNN,detectron2中两阶段算法基本都是采用这个类的范式进行的; BACKBONE:选择一下特征提取网络,这里使用build_resnet_fpn_backbone,所以下面需要设置一下resnet和fpn的参数; RESNETS:最关键的两个参数,DEPTH为模型深度,50即Resnet50,也可以选择Resnet101,Resnet152等,OUT_FEATUR...
RPN和Fast-R-CNN共用了13个VGG的卷积层,显然将这两个网络完全孤立训练不是明智的选择,作者采用交替训练(Alternating training)阶段卷积层特征共享: 第一步,我们依上述训练RPN,该网络用ImageNet预训练的模型初始化,并端到端微调用于区域建议任务; 第二步,我们利用第一步的RPN生成的建议框,由Fast R-CNN训练一个单...
第三步: 我们用训练过的 Fast R-CNN 的卷积层部分来初始化 RPN,但是,这些卷积层训练的时候不调整参数,只有对 RPN 单独拥有的那几层网络调整参数。现在,RPN 和 Fast R-CNN 就有了公用的卷积层。 第四步: 依然固定公用的卷积层,对 Fast R-CNN 单独拥有的几层网络做训练,调整参数。
到fast RCNN,fast RCNN将除了region proposal提取以外的部分都用一个网络来实现,与RCNN不同的是,1)他的分类和坐标回归的loss一起通过反向传播来更新网络参数;2)它在提取feature时并不会把每个region proposal都放入提取,而是将整幅图提取特征后,用坐标映射的方式提取feature,这样有两个好处a)快,因为一张图片只走...
综上,这里相当于Feature maps每个点都有9个Anchors,每个Anchors又都有4个用于回归的变换量。 回到Faster RCNN网络模型(图一),主干特征提取网络ResNet50输出38*38*1024(知乎大佬白裳的文章中为50*38*512),对应设置38*38*k个Anchors,而RPN输出: 大小为38*38*k的Positive/negative sigmoid分类特征矩阵。(知乎大佬...
我们都知道基础的CNN模型,一般情况下层数越深,特征图的厚度也就会越大,这样一来,为了适应第一层的全连接的维度,往往会在最后一层特征图上做全尺寸的卷积,这层卷积的参数量是非常巨大的,比如AlexNet一共只有60M个参数,但是这一层卷积的参数量就会占去一多半,所以新形态的CNN呈现全卷积化的趋势,比如ResNet,GoogleNe...
1. RCNN(Region-CNN) RCNN.png 1.1 步骤 这里进行训练方式分成以下3个步骤: | 步骤1 步骤2 步骤3 步骤4 步骤5 1.2 缺点: 利用selective search 提取候选框都是在CPU上进行,速度是比较慢。并且得到2000左右的候选框在进行CNN+SVM分类计算量大速度慢,一张图达到47秒。
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: 所有的conv层都是:kernel_size=3,pad=1,stride=1 ...