初始训练网络输入224*224,在ImageNet-1000分类数据集上训练了160个epochs,输入分辨率切换到448*448进行fine tune(学习率调整到0.001),训练10个迭代。 (2)数据增广方法(Data augmentation) 采用了常见的数据增广方法: 随机裁剪、旋转:random crops,rotations 色调,饱和度,曝光偏移-hue、saturation、exposure shifts (3)...
display COCO categories and supercategories cats = coco.loadCats(coco.getCatIds()) nms = [cat['name'] for cat in cats] print('COCO categories: \n{}\n'.format(' '.join(nms))) nms = set([cat['supercategory'] for cat in cats]) print('COCO supercategories: \n{}'.format(' '....
在COCO数据集上，Fast RCNN比之前的那片论文给出的结果要好一点，而且在0.05和0.95这两个IoU上区别...
做图像风格或者Mask-RCNN会用到stuff 91类。一般目标检测用object 80类。在这里插入图片描述 简单与PASCAL VOC数据集进行对比。下图是官方介绍论文中统计的对比图。通过对比很明显,coco数据集不仅标注的类别更多,每个类别标注的目标也更多。。一般想训练自己的数据集的话,可以先使用基于coco数据集的预训练权重,再在...
Faster R-CNN学习COCO数据集 首先学习了argparse是什么。 然后学习ast是什么。 eval可以把"[1,2,3]"变成[1,2,3],也可以把"1+1"变成2。 字符串前加r意思是raw string,不会转义。如r"\n"不是换行,相当于"\n"。 ast.literal_eval不可以计算,只能"[1,2,3]"->[1,2,3]。すごく安全です。
在MMDetection中,你可以通过修改配置文件来指定你要使用的模型、数据集和训练参数。你可以找到一些预定义的配置文件在configs目录下。为了使用Faster R-CNN模型,你需要选择一个与Faster R-CNN相关的配置文件,例如configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py。 4. 开始训练 当你准备好配置文件后,你可以使...
githubgithub.com/Z-mingyu/MMdetection3.0.0_faster-rcnn.git 二、数据采集与标注 1.数据采集与预处理[1] 首先,用你自己的手机给你想检测的物体拍摄视频。我的数据采集过程如下 每个物体拍摄三个不同背景的视频(背景尽量保证与实际部署的背景相同或相似),每个视频60s(30fps,1080*1920)。将这些视频文件放在同...
1、下载Faster R-CNN源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 2、安装扩展包 下载的源码中有一个 requirements.txt文件,列出了需要安装的扩展包名字。可以在cmd中直接运行以下代码: pip install -r requirements.txt 或者使用pip命令一个一个安装,所需要的扩展包有:cython、opencv-python、...
(3)最终把RPN和Fast-RCNN合并在一起,用了“attention” mechanisms(其实就是说共享这事)。在VOC数据集上可以做到每张图只提300个proposals(Fast-RCNN用selective search是2000个)。 三Region Proposal Network(RPN)的结构 基本设想是:在提取好的特征图上,对所有可能的候选框进行判别。
COCO数据集现有3种标注类型:object instances(目标实例),object keypoints(目标上的关键点),image captions(看图说话),使用JSON文件存储。images/ 2、目标检测 纵观2013-2019年,目标检测新模型层出不穷,性能越来越好!以下介绍近期我学习的一些模型:R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN,YOLO,SSD(代码跟着Github大牛跑了...