自从我写了这个系列文章以后,已经快两年时间了,我经常被人问到pytorch中的Faster-RCNN是否可以导出ONNX格式,这个问题后来pytorch官方有文档了,可以直接导出。后来第二个问题就是导出ONNX格式文件无法部署,其实原因在于第一条是因为官方导出的那个模式是个超像素的,直接把脚本拿过来用是能导出Faster-RCNN但是无法被ONNX...
A>将 ~/py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/config.py的如下内容: B>将 ~/py-faster-rcnn/tools/test_net.py和 ~/py-faster-rcnn/tools/train_net.py的caffe.set_mode_gpu()修改为caffe.set_mode_cpu(). C>将~/py-faster-rcnn/lib/setup.py中,含有'nms.gpu_nms’的部分去掉,去掉后的内容如下: ...
打开caffe-master/windows/caffe.sln,项目选择released模式,修改libcaffe的C++常规设置,将警告视为错误选择否,如果需要使用faster-rcnn,请先看第三步faster-rcnn配置的编译步骤,以免重复编译,如不需要,则直接开始生成解决方案,会出现Nuget还原管理界面,结束后会在caffe-master的同级目录下生成一个NugetPackages的目录,...
算法Faster RCNN融合了RPN和Fast R-CNN为一个网络,且彼此之间共享卷积,这种网络结构类似于注意力机制(attention mechanism),RPN网络能够聚焦于关注的目标。 【个人观点:RPN所做的事情类似于预处理的工作,把一些复杂的流程进行简化后,交给后续Fast RCNN继续处理,即节省了运行时间,又提高了准确性,所以,在后续很多目标...
R-CNN算法的训练被分成多个阶段,包括分开训练提取特征的卷积神经网络,用于分类的分类器和分类器的训练不相关,这影响了目标检测的准确率。 Faster R-CNN方法中最重要的是使用候选区域推荐网络获得准确的候选区域框,大大加快了目标检测速度,并且将选择区域框的过程嵌入卷积神经网络中,与网络共享卷积层的参数,从而提高网络...
Faster RCNN是一个二阶段模型,部署起来比一阶段网络麻烦一些。在本示例中,使用了TensorRT的一个叫做RPROI_TRT的plugin library,它融合了RPN和ROIPooling。 这部分比较重要,首先介绍: layer { name: "RPROIFused" type: "RPROI" bottom: 'rpn_cls_prob_reshape' ...
打开configs文件夹,右键点击train.py,选择打开方式选择pycharm,选择mmd2虚拟环境,修改下图的configs为'../configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' 23.png 修改模型保存路径为你想要保存训练结果的路径,如下图: 24.png 9.鼠标右键run运行训练 ...
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…
以matlab版本的faster rcnn(网址是https://github.com/shaoqingren/faster_rcnn)做实验,测试我自己的数据集,还有一个python的版本,该版本主要是需要在linux下运行,本人对linux还没有深入的了解,同时本人对python也不甚熟悉,因此没有使用该版本,python版本的网址是:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn。
Faster R-CNN Faster R-CNN有两个模块组成,整个网络是一个单一、通以的目标检测网络。 第一个模块是深度卷积网络用于生成推荐区域 第二个模块是Fast R-CNN用来推荐的区域的检测器 其实又可以细分为四个部分,Conv Layer,Region Proposal Network(RPN),RoI Pooling,Classification and Regression,就如下面论文中的图...