推荐使用第二种,因为第二种使用的显存更小,而且训练会更快,同时准确率差不多,两种方式需要修改的代码是不一样的,同时faster rcnn提供了三种训练模型,小型的ZFmodel,中型的VGG_CNN_M_1024和大型的VGG16,论文中说VGG16效果比其他两个好,但是同时占用更大的GPU显存(~11GB) 我使用的是VGG model + alternative t...
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经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显。 img 图1 Faster RCNN基本结构(来自...
FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层特征不需要再重复计算且不再需要把大量数据存储在硬盘上. 训练所需空间大:R-CNN中独立的SVM分类器和回归器需要大量特征作为训练样本,需要大量的硬盘空间.FAST-RCNN把类别...
该部分内容主要是作者对全篇论文中的创新点做了一个概括,作者提出了RPN(Region Proposal Network),RPN是一个全卷积网络,能够同时预测目标的bounding box和score,端到端的训练生成高质量的region proposals,同时RPN与检测网络共享卷积特征。 如图-01所示(Faster RCNN的检测结果): ...
Faster R-CNN是继R-CNN,Fast R-CNN后基于Region-CNN的又一目标检测力作。Faster R-CNN发表于NIPS 2015。即便是2015年的算法,在现在也仍然有着广泛的应用以及不俗的精度。缺点是速度较慢,无法进行实时的目标检测。 Faster R-CNN是典型的two-stage目标检测框架,即先生成区域提议(Region Proposal),然后在产生的Regi...
fast rcnn其实就是roi+clc+bbox regression faster rcnn是rpn(region proposal network)+ fast rcnn,最后两个网络是迭代训练 本弱找到一篇讲解faster rcnn比较好都博文,所以就速速搬过来了: 缩进经过RCNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCN已经将特征抽取...
用第2步的Fast-RCNN网络模型重新初始化,但是不更新Fast-RCNN网络模型的共享卷积层,使用第3步新的RPN网络重新产生候选框做输入,训练一个Fast-RCNN网络。以此达到RPN网络和最终的检测网络共享卷积层。 相当于是先用一个ImageNet模型初始化训练,然后再用训练好的模型去微调两个网络。至此,我们已经了解了Faster RCNN...
FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层特征不需要再重复计算且不再需要把大量数据存储在硬盘上. (3) 训练所需空间大:R-CNN中独立的SVM分类器和回归器需要大量特征作为训练样本,需要大量的硬盘空间.FAST-RCNN...