而在训练的时候,我们需要计算loss函数,这个loss函数是相对于Faster-RCNN建议框网络的预测结果的。我们需要把图片输入到当前的Faster-RCNN建议框的网络中,得到建议框的结果;同时还需要进行编码,这个编码是把真实框的位置信息格式转化为Faster-RCNN建议框预测结果的格式信息。 也就是,我们需要找到每一张用于训练的图片的...
延伸扩展的MaskRCNN,CascadeRCNN都成为了2019年这个时间点上除了各家AI大厂私有网络范围外,支撑很多业务得以开展的基础。所以,Pytorch为基础来从头复现FasterRCNN网络是非常有必要的,其中包含了太多的招数和理论中不会包括的先验知识。 甚至,以Faster RCNN为基础去复现其他的检测网络 所需要的精力和时间都会大大降低 ...
https://medium.com/@fractaldle/guide-to-build-faster-rcnn-in-pytorch-95b10c273439 注:本文共31000+字,建议收藏阅读。 引言 Faster R-CNN是首次完全采用Deep Learning的学习框架之一。Faster R-CNN是基于Fast RCNN的思路,然而Fast RCNN却继承自RCNN,SPP-Net的思路(译者注:此处理清楚先后关系)。虽然我们在...
延伸扩展的MaskRCNN,CascadeRCNN都成为了2019年这个时间点上除了各家AI大厂私有网络范围外,支撑很多业务得以开展的基础。所以,Pytorch为基础来从头复现FasterRCNN网络是非常有必要的,其中包含了太多的招数和理论中不会包括的先验知识。 甚至,以Faster RCNN为基础去复现其他的检测网络 所需要的精力和时间都会大大降低 ...
hvision 模块集成了 FasterRCNN 和 MaskRCNN 代码。考虑到帮助各位小伙伴理解模型细节问题,本文分析一下 FasterRCNN 代码,帮助新手理解 Two-Stage 检测中的主要问题。 这篇文章默认读者已经对 FasterRCNN 原理有一定了解。否则请先点击阅读上一篇文章: torchvision 中 FasterRCNN 代码文档如下: https://pytorch.org...
RCNN全称为Regions with CNN Features,是将深度学习应用到物体检测领域的经典之作,并凭借卷积网络出色的特征提取能力,大幅度提升了物体检测的效果。而随后基于RCNN的Fast RCNN及Faster RCNN将物体检测问题进一步优化,在实现方式、速度、精度上均有了大幅度提升。
尽管R-CNN是物体检测的鼻祖,但其实最成熟投入使用的是faster-RCNN,而且在pytorch的torchvision内置了faster-RCNN模型,当然还内置了mask-RCNN,ssd等。既然已经内置了模型,而且考虑到代码的复杂度,我们也无需再重复制造轮子,但对模型本身还是需要了解一下其原理和过程。
torchvision 中 FasterRCNN 代码文档如下: https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html#faster-r-cnn 在python 中装好 torchvision 后,输入以下命令即可查看版本和代码位置: importtorchvision print(torchvision.__version__) # '0.6.0'
Faster R-CNN 物体检测是计算机视觉中的一个重要的研究领域,在人流检测,行人跟踪,自动驾驶,医学影像等领域有着广泛的应用。不同于简单的图像分类,物体检测旨在对图像中的目标进行精确识别,包括物体的位置和分类,因此能够应用于更多高层视觉处理的场景。例如在自动驾驶领域,需要辨识摄像头拍摄的图像中的车辆、行人、交...
以官方 PyTorch torchvision 里的 Faster RCNN 代码为例:输入图片尺度为 768x1344,5 个 feature map 分别经过了 stride=(4, 8, 16, 32, 64),得到了 5 个大小为 (192x336, 96x168, 48x84, 24x42, 12x21) 的 feature。 代码中预定义了 5 个尺度(32, 64, 128, 256, 512) ,3 种 aspect_ratio...