Fast RCNN中,由不同大小、比例anchor通过RPN网络生成的proposals,在Fast RCNN将它们包含的feature经过ROI Align后统一送入FC层。即:不同大小、比例的anchor使用相同的参数进行预测。 在YOLO中,使用全卷积层,不同比例的anchor使用不同的参数进行预测。 1.2 正负样本的选择 1.2.1 Faster RCNN 1.RPN网络 正样本:1)...
Faster-Rcnn对输入进来的图片尺寸没有固定,但是一般会把输入进来的图片短边固定成600,如输入一张1200x1800的图片,会把图片不失真的resize到600x900上。 1.Faster RCNN的backbone和classifier——ResNet50 ResNet50的Bottleneck分为两类,分别名为Conv Block和Identity Block: Conv Block的输入和输出的channel数是不一...
一般可以直接用RCNN的anchor先训练看下精度。 Author lxk767363331 commented Jun 3, 2020 很高兴您能解答我的问题。 我的图片大小是200*200的,我将target_size,max_size均设置为200,下面是我使用yolov2的 kmean得到的anchor比例与大小,我将代码中的3个比例3个尺度更改为了一下五个。 设置了9W次迭代 使用a...
答案是肯定的,但是原因并不是大多数人所认为的全连接层的影响,而是因为我们对于Faster RCNN的标准化训练需要统一尺寸避免图像分辨率过大所带来的计算负担,就理论而言,是不需要进行尺寸调整的(计算机性能足够的强大),因为ROI pooling的存在相当于SPP-net的弱化版本,这就保证了在进入全连接层分类和回归时,ROI的尺寸已经...
faster-rcnn 步骤理解 (1)输入图像预处理; 1、图像(三通道),每个像素点减去一个均值像素,默认为(102.9801, 115.9465, 122.7717); 2、缩放;根据插值法进行图像缩放,规则为:首先将图像最短边固定为600个像素点,最长边根据这个缩放比例进行相应调整,如果此时最长边大于1000个像素点,则将最长边固定为1000个像素,最...
【尚学堂】人工智能AI;FasterRCNN目标检测;目标检测需要回归和分类;
wx, wy, ww, wh = self.weights# RPN中为[1,1,1,1], fastrcnn中为[10,10,5,5]dx = rel_codes[:, 0::4] / wx# 预测anchors/proposals的中心坐标x回归参数dy = rel_codes[:, 1::4] / wy# 预测anchors/proposals的中心坐标y回归参数dw = rel_codes[:, 2::4] / ww# 预测anchors/propos...
faster-RCNN 输入图像的预处理 目标检测输入图像预处理的原因: 数据集图片大小不一,需要将大小不一的图片在一个batch内组成统一的size 宽高比过于极端的图片需要特定的裁剪方案 将不同大小的图片缩放到同一尺度 处理过程如下图所示 Preprocess 输入图像的缩放结果是将短边尺度缩放到TargetSize,但如果这样子缩放长边超过...