backbone为vgg16的faster rcnn网络结构如下图所示,可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像,首先缩放至固定大小MxN,然后将MxN图像送入网络;而 Conv layers 中包含了 13 个 conv 层 + 13 个 relu 层 + 4 个 pooling 层;RPN网络首先经过 3x3 卷积,再分别生成positive anchors和对应bounding box regression...
Faster R-CNN 之数据处理 目标检测 评价指标 接下来看一下从代码实现的角度上,RPN 是什么样的结构组成,如下图 1。 图1:RPN 代码结构 Backbone 输出的特征图首先会进入 RPNHead 中,对特征图中每个 cell 上所有的 Anchor 进行分类与回归。 读者可能会有疑问,还没 Anchor 呢,怎么去对 Anchor 进行预测呢? 我们...
2.FPN层及特征金字塔 经过backbone获取到了4张特征图,为了更好的检测图像,引入FPN概念,由图可知,[1, 38, 38, 2048]的特征图经过两倍放大的上采样后,与[1, 76, 76, 1024]经过1层的kernel_size=1的卷积核进行卷积。 由上图可知,经过FPN层(自上而下的上采样然后与同层相加)后,会获得M5、M4、M3、M2特征...
backbone为vgg16的faster rcnn网络结构如下图所示,可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像,首先缩放至固定大小MxN,然后将MxN图像送入网络;而 Conv layers 中包含了 13 个 conv 层 + 13 个 relu 层 + 4 个 pooling 层;RPN网络首先经过 3x3 卷积,再分别生成positive anchors和对应bounding box regression...
Faster RCNN网络理解 一、RPN: 首先图片经过backbone抽取特征图 然后,RPN网络首先对特征图做一下卷积,比如3*3*256,对于特征图上每个像素点就得到(1,256)的长向量,分两支分别判断: 1.是不是物体(因为只是区域建议,只需要区分是前景还是背景) 2.若是物体(即认为此号anchor是Positive anchor了),就用预设的每个...
为了加深对Faster RCNN的理解,还是从网络结构,正负样本分配,loss函数三个方面来记录下自己的学习过程。原版Faster RCNN的backbone为VGG16, 而实际工作中,我主要使用Resnet50为backbone的Faster RCNN,这里以Resnet50_Faster_RCNN为例进行说明 1. Resnet50_Faster_RCNN 网络结构 ...
首先解释下rcnn层的输入参数: defforward_train(self, x, img_metas, proposal_list, gt_bboxes, gt_labels, gt_bboxes_ignore=None, gt_masks=None): x是backbone输出的stride=16的特征图,img_metas是每张图片各自的属性,proposal_list就是RPN输出的roi,假设是(batch,1000,4),后面几个都是关于gt bbox...
Faster RCNN网络源码: class FasterRCNN(GeneralizedRCNN):def __init__(self, backbone, num_classes=None,# transform parametersmin_size=800, max_size=1333,image_mean=None, image_std=None,# RPN parametersrpn_anchor_generator=None, rpn_head=None,rpn_pre_nms_top_n_train=2000, rpn_pre_nms_to...
图:R-CNN Family之RoI Pooling Mask R-CNN Mask R-CNN如下图所示。它把RoI Pooling变成了RoI Align,然后输出多了一个分支用来预测每个像素是否属于目标物体的Mask。 图:Mask R-CNN 它的网络流图为: 图:Mask R-CNN 得到候选区域后用于分类、回归和mask的网络叫作head(与之对应的之前的网络叫backbone),论文使...
预备知识可以从以下文章进行复习：二阶段目标检测介绍，Faster R-CNN 之数据处理，目标检测 评价指标。接下来看一下从代码实现的角度上，RPN 是什么样的结构组成，如下图 1。Backbone 输出的特征图首先会进入 RPNHead 中，对特征图中每个 cell 上所有的 Anchor 进行分类与回归。读者可能会有疑问，还没...