(2)ProposalTargetCreator:负责在训练RoIHead/Fast R-CNN的时候,从RoIs选择一部分(比如128个)用以训练。同时给定训练目标, 返回(sample_RoI, gt_RoI_loc, gt_RoI_label) (3)ProposalCreator:在RPN中,从上万个anchor中,选择一定数目(2000或者300),调整大小和位置,生成RoIs,用以Fast R-CNN训练或者测试。 其中A...
注意以后每次训练都要删掉上述两个文件夹中的缓存文件和模型,不删会报错的哦。 9、运行train.py文件 做好上面所有步骤之后,就可以运行train.py文件进行训练啦。每次生成的模型都会保存在default/voc_2007_trainval/default目录下。 三、测试过程 1、添加训练模型 新建Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master/output/vg...
3在pascal voc2007上做实验进行一遍训练,首先还是需要准备好数据集和预训练模型,具体准备方法按照github上的说明,下载npy预训练文件还是从上面的百度云下载。接着就可以执行训练脚本文件faster_rcnn_end2end.sh进行训练,训练结束,执行到test的时候会出现一直等待的问题,这里有解决办法。下面是我重新训练的实验结果。 4 ...
使用第1步训练好的RPN,生成正负例预测框,以供Faster R-CNN分类回归网络进行训练。此时的训练,卷积神经网络仍使用ImageNet预训练模型初始化权重,并参与微调。这一步,RPN与Faster R-CNN使用的卷积神经网络没有进行权值共享。 使用第2步训练好的Faster R-CNN中的卷积神经网络的权重初始化RPN网络之前的卷积神经网络,RPN...
R-CNN 系列算法是目标检测 two-stage 类的代表算法,本文将从问题背景,创新点,框架模块,训练流程,检测流程五个方面比较,了解它们的的发展历程,以及发展原因。你还应该了解 one-stage 类YOLO一支的发展史:C…
•加在最后一个全连接层后面(如R-CNN) regression太难做了,应想方设法转换为classification问题。 regression的训练参数收敛的时间要长得多,所以上面的网络采取了用classification的网络来计算出网络共同部分的连接权值。 思路二:取图像窗口 •还是刚才的classification + regression思路 ...
Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; RPN全称是Region Proposal Network,Region Proposal的中文意思是“区域选取”,也就是“提取候选框”的意思,所以RPN就是用来提取候选框的网络 Regions of interest(ROI) 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC ...
Faster RCNN 中的Anchor Anchor 计算 Anchor 数目计算 生成目标anchors 参考 Anchor 计算 在py-faster-rcnn/lib/rpn/generate_anchors.py文件中,定义了如何生成Anchor,代码如下: import numpy as np def generate_anchors(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2], ...
Fast R-CNN 模型结构示意图: 如图所见,现在我们基于网络***的特征图(而非原始图像)创建了 region proposals。因此,我们对整幅图只用训练一个 CNN 就可以了。 此外,我们使用了一个 softmax 层来直接输出类(class)的概率,而不是像之前一样训练很多不同的 SVM 去对每个目标类(object class)进行分类。现在,我们...
Fast R-CNN 模型结构示意图: 如图所见,现在我们基于网络最后的特征图(而非原始图像)创建了 region proposals。因此,我们对整幅图只用训练一个 CNN 就可以了。 此外,我们使用了一个 softmax 层来直接输出类(class)的概率,而不是像之前一样训练很多不同的 SVM 去对每个目标类(object class)进行分类。现在,我们...