由于RPN使用Fast R-CNN的网络模型可以更好的提取候选区域,而Fast R-CNN可以使用RPN的产生的候选区域进行物体检测,两者相辅相成,作者尝试了多种模型训练策略,并最终采用了Alternating Training. Alternating Training 可以分成4个步骤 使用无监督学习即Imagenet的训练结果初始化网络训练RPN; 使用RPN产生的候选区域训练Fast...
原本demo.py地址https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/tools/demo.py 图有点多,贴一个图的本分结果出来: 上图是原图,下面第一张是网络中命名为“conv1_1”的结果图;第二张是命名为“rpn_cls_prob_reshape”的结果图;第三张是“rpnoutput”的结果图 看一下我修改后的代码: #!/usr...
如下图所示为Faster RCNN算法的基本流程,从功能模块来讲,主要包括四个部分:特征提取网络、RPN模块、RoI Pooling(Region of Interest)模块与RCNN模块,虚线表示仅仅在训练时有的步骤。Faster RCNN延续了RCNN系列的思想,即先进行感兴趣区域RoI的生成,然后再把生成的区域分类,最后完成物体的检测,这里的RoI使用的即是RPN...
论到目标检测, 一个很自然的想法就是直接在图片上划分某些区域, 然后判断这些区域是否为 (或含有) object部分. RCNN就是沿着这种朴素的思路发展而来的. 个人认为从RCNN到Faster RCNN最为重要的就是候选区域(Proposal)的生成, 从原始的图像分割到基于anchor, 速度也越来越快. 如何理解呢? fasterRCNN_SS4989 播...
faster rcnn pytorch训练自己的数据集 前言: 本文主要描述了如何使用现在热度和关注度比较高的Pytorch(深度学习框架)构建一个简单的卷积神经网络,并对MNIST数据集进行了训练和测试。MNIST数据集是一个28*28的手写数字图片集合,使用测试集来验证训练出的模型对手写数字的识别准确率。
由于要写论文需要画loss曲线,查找网上的loss曲线可视化的方法发现大多数是基于Imagenat的一些方法,在运用到Faster-Rcnn上时没法用,本人不怎么会编写代码,所以想到能否用python直接写一个代码,读取txt然后画出来,参考大神们的博客,然后总和总算一下午时间,搞出来了,大牛们不要见笑。
图1以Faster R-CNN中ZF模型的train.prototxt文件为例可视化图像特征 关于图像的可视化,我也使用过两种两种方式: 修改demo.py代码输出中间层结果 使用可视化工具deep-visualization-toolbox 修改demo.py 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...
├── res101_faster_rcnn_iter_10000.ckpt.index ├── res101_faster_rcnn_iter_10000.ckpt.meta ├── res101_faster_rcnn_iter_10000.pkl tensorboard #可视化文件,可利用命令tensorboard --logdir=tensorborad/res101进行可视化观察 └── res101 ...
之前提到过,Faster R-CNN 第一步要使用在图片分类任务 (例如,ImageNet) 上预训练好的卷积神经网络,使用该网络得到的中间层特征的输出。这对有深度学习背景的人来说很简单,但是理解如何使用和为什么这样做才是关键,同时,可视化中间层的特征输出也很重要。没有一致的意见表明哪个网络框架是最好的。原始的 Faster R...
需要注意的是,目前大多数 Faster R-CNN 实现都只支持 batch-size=1 的训练(http://t.cn/RQzdbYt和http://t.cn/R5vaVPi实现支持 batch_size>1)。 2.2 Extractor Extractor 使用的是预训练好的模型提取图片的特征。论文中主要使用的是 Caffe 的预训练模型 VGG16。修改如下图所示:为了节省显存,前四层卷积层...