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...
图7 ToolBox conv2特征可视化 从检测效果上看,还是挺简洁的。图片左侧的一列图片左上角是输入图片,中间部分是图片经过网络前向传播得到的特征图可视化,左下角是其特征可视化。 Loss可视化 网络训练过程中Loss值的可视化可以帮助分析该网络模型的参数是否合适。在使用Faster R-CNN网络训练模型时,训练完成后的日志文件中...
经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显。 图1 Faster RCNN基本结构(来自原论文...
第一步:在训练过程中,RPN和Fast R-CNN融合到一个网络; 第二步:在每一次SGD迭代,当训练Fast R-CNN检测器时,前向传播生成region proposals; 第三步:反向传播正常进行,在共享层,反向传播将来自RPN的loss和Fast R-CNN的损失融合起来; ③ non-approximate joint training 非近似联合训练 在非近似联合训练中,RoI p...
输入特征图(左上),输出特征图(右下),ROI (右上,蓝色框) 按上述步骤得到一个 2×2 的特征图块,可以馈送至分类器和边界框回归器中。 Faster R-CNN Faster R-CNN取代selective search,直接通过一个Region Proposal Network (RPN)生成待检测区域,这么做,在生成RoI区域的时候,时间也就从2s缩减到了10ms。
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...
由于要写论文需要画loss曲线,查找网上的loss曲线可视化的方法发现大多数是基于Imagenat的一些方法,在运用到Faster-Rcnn上时没法用,本人不怎么会编写代码,所以想到能否用python直接写一个代码,读取txt然后画出来,参考大神们的博客,然后总和总算一下午时间,搞出来了,大牛们不要见笑。
从以上图中我们可以看出Faster R-CNN除了作为特征提取部分的主干网络,剩下的最关键的也就是以下部分 RPN` RPN LossFunction ROI Pooling Faster-R-CNN Loss Function 也就是说我们的复现工作要着重从这些部分开始。现在看到的最优秀的复现版本应该是Jianwei Yang page ...
RPN损失:分类损失+正样本的SmoothL1Loss Fast R-CNN模块网络结构 训练: 缩进Faster CNN的训练,是在已经训练好的model(如VGG_CNN_M_1024,VGG,ZF)的基础上继续进行训练。实际中训练过程分为6个步骤: 1.在已经训练好的model上,训练RPN网络rpn_train1
RCNN loss:通过RCNN的预测值与RoI部分的真值,计算分类与回归loss。 图4.3 Faster RCNN算法过程示意图 从整个过程可以看出,Faster RCNN是一个两阶的算法,即RPN与 RCNN,这两步都需要计算损失,只不过前者还要为后者提供较好的感兴趣区域。 4.4 详解RPN ...