Faster R-CNN是一种流行且高效的目标检测框架。本文将介绍如何使用PyTorch官方实现Faster R-CNN,并提供代码示例。 Faster R-CNN简介 Faster R-CNN结合了区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)与卷积神经网络(CNN),有效地生成高质量的对象候选区域,然后分类并精细调整这些区域。这种方法显著提高了检测速度和准确率...
P y t o r c h 实 现 F a s t e r − R C N N Pytorch实现Faster-RCNNPytorch实现Faster−RCNN 基本结构 self.backbone:提取出特征图—>features self.rpn:选出推荐框—>proposals self.roi_heads:根据proposals在features上进行抠图—>detections features = self.backbone(images.tensors) proposals...
(1)边界框回归系数(回归目标):Faster R-CNN一个目标是产生能够匹配目标边界的好的边界框,其通过获取给定的边界框(这是前期阶段通过例如SS或者滑动窗口获取的,由左上角坐标或者中心点坐标、宽度和高度定义),并通过一组回归系数(也就是这里回归任务需要学习得到的)调整其左上角、宽度和高度来得到这些边界框。
如下图所示,Faster R-CNN的原理是比较简单的,就是RPN + Fast R-CNN。接下来就让我们来一步步实现Faster R-CNN模型吧。 首先使backbone,原论文中使用的是VGG16,本代码是基于RESNET50/VGG实现的。以下内容的backbone根据RESNET50实现。 Faster-Rcnn对输入进来的图片尺寸没有固定,但是一般会把输入进来的图片短边...
pytorch版本为1.5 python版本为python3.7(只要是3问题不大) 内存最好32G, 数据集的那个类用了空间换时间的思想, 本来需要频繁IO装载图片张量, 我写的是直接一次性全拉到内存, IO次数大大减少, 缩短了训练单张图片的时间。 代码结构:
Torchvision更新到0.3.0后支持了更多的功能,其中新增模块detection中实现了整个faster-rcnn的功能。本博客主要讲述如何通过torchvision和pytorch使用faster-rcnn,并提供一个demo和对应代码及解析注释。 目录 如果你不想深入了解原理和训练,只想用Faster-rcnn做目标检测,请看这里 torchvision中Faster-rcnn接口 一个demo 使...
GeneralizedRCNNTransform 继承于 nn.Module，来实现一个模型、层或者组件，在 Pytorch 的执行序列 （nn....
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。
pytorch1.0.0版源码:https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0 第一步准备好环境: 1.1、 系统环境:Ubuntu 18.04.3:下载地址:https://ubuntu.com/download/server直接到官网下载,安装过程非常的简单。 1.2、Python 2.7,安装Anaconda,https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/79162470...