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...
R-CNN的候选框对应了 RPN 阶段的 anchor,只不过 RPN 中的 anchor 是预设密集的,而 R-CNN 面对的 anchor 是动态稀疏的,RPN 阶段基于 anchor 进行分类回归对应于 R-CNN 阶段基于候选框进行分类回归,思想是完全一致的,故 Faster R-CNN 类算法叫做 two-stage,因此可以简化为 one-stage + RoI 区域特征提取 + ...
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。 ifnam...
Mask R-CNN是承继于Faster R-CNN,Mask R-CNN只是在Faster R-CNN上面增加了一个Mask Prediction Branch(Mask预测分支),并且在ROI Pooling的基础之上提出了ROI Align。所以要想理解Mask R-CNN,就要先熟悉Faster R-CNN。同样的,Faster R-CNN是承继于Fast R-CNN,而Fast R-CNN又承继于R-CNN,因此,为了能让大家更...
mmdetection faster rcnn教程 mmdetection tensorboard 一、准备数据集 准备自己的数据 mmdetection支持coco格式和voc格式的数据集,下面将分别介绍这两种数据集的使用方式 coco数据集 官方推荐coco数据集按照以下的目录形式存储,以coco2017数据集为例 mmdetection ├── mmdet...
paddledetection faster_rcnn必须是coco数据集吗,CPU下Faster-RCNN环境配置以及训练自己的数据集环境Ubuntu16.04python2.7tensorflow1.7.0下载源码gitclonehttps://github/endernewton/tf-faster-rcnn.git修改配置1修改lib/setup.py将__C.USE__GPU__NMS=TRUE修改为C.USE__G
Faster R-CNN 整体架构 从编程角度来说, Faster R-CNN 主要分为四部分(图中四个绿色框): Dataset:数据,提供符合要求的数据格式(目前常用数据集是 VOC 和 COCO) Extractor: 利用 CNN 提取图片特征features(原始论文用的是 ZF 和 VGG16,后来人们又用 ResNet101) ...
代码地址:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 在ILSVRC and COCO 2015本方法在 ImageNet detection, Ima- geNet localization, COCO detection, and COCO seg- mentation上拿了几个第一。 RPN完全是从数据中学习生成候选区域,所以能从越深的网络,表达力越强的特征中受益更多。
./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh [GPU_ID] [DATASET] [NET] # GPU_ID is the GPU you want to test on # NET in {vgg16, res50, res101, res152} is the network arch to use # DATASET {pascal_voc, pascal_voc_0712, coco} is defined in train_faster_rcnn.sh ...