cd /home/hh/fast-rcnn/data rm -r cache cd /home/hh/fast-rcnn/tools ./train_net.py --solver /home/hh/fast-rcnn/models/CaffeNet/solver.prototxt --weights /home/hh/fast-rcnn/data/imagenet_models/Rjmgc_empty.caffemodel --imdb Rjmgc_train 1. 2. 3. 4. 然后就开始运行了。 我这...
Fast RCNN训练VGG16的速度要比RCNN快9倍,在测试时的快213倍,并在PASCAL VOC上实现了更高的mAP。和SPPnet相比,Fast RCNN训练VGG16的速度快上3倍,测试时快10倍并且更加准确。Fast RCNN由python 和C++实现,并且已经开源。 Introduction 近来,深度卷积网络已经显著提升了图像分类和目标检测的准确性。和图像分类相比...
Faster R-CNN主要包含两部分,第一部分是一个全卷积网络,第二部分就是Faster R-CNN检测网络,第一部分用于提供region信息给第二部分,还以图2为例,第一部分包含了13个卷积层(以及4个池化层),这13个卷积层参数全部为kernal_size=3,pad=1,stride=1,故卷积层的不改变尺寸,池化层使得尺寸减半。 图2 faster_rcnn...
4. Faster-RCnn中RPN网络中卷积核大小与AnchorBox对应不同尺度是否有关 RPN网络的3*3卷积只是一个滑窗的概念,每个点的9个anchor共享3*3窗口的感受野区域。 第一层是固定的3x3卷积,对所有的9个anchor来说是一样的。这个3x3卷积的感受野,映射到原图上,就是228x228的区域(VGG网络)。只有在第2层的2个1x1卷积,...
网络超参数的对比 IoU与召回率的关系 one stage vs two stage MS COCO数据集情况 对比结果 上一篇已经将Faster-rcnn的原理讲了一遍:Faster RCNN论文基本原理解析 这一篇来说说论文中的对比实验部分。 实验网络实现细节 使用单尺寸图像做训练和测试,所有的图像全部resize到了600(短边,并保持纵横比),论文中提到不使...
以下是 Fast R-CNN 的流程图: image 在下面的伪代码中,计算量巨大的特征提取过程从 For 循环中移出来了,因此速度得到显著提升。Fast R-CNN 的训练速度是 R-CNN 的 10 倍,推断速度是后者的 150 倍。 feature_maps = process(image)ROIs = region_proposal(feature_maps) for ROI in ROIs: patch = roi_...
因此,为了从零开始构建Faster RCNN,需要明确理解以下4个主题(流程): Region Proposal network (RPN) RPN loss functions Region of Interest Pooling (ROI) ROI loss functions RPN还引入了一个新的概念:Anchor boxes,这成为构建目标检测框架的一个黄金准则。下面我们深入理解目标检测框架的不同步骤在Faster RCNN中...
将候选框与R-CNN的ground truth(也就是标注框)计算iou,大于0.5的作为正样本,其余的为负样本。预设R-CNN部分参与选了的样本总数为512个,为了平衡正负样本,先从上述的正样本中选出最多512 * 0.25 = 128个,剩下的为负样本的个数,即尽量控制参与训练的正负样本数为1:3。
参数说明:np.where表示索引值 faster-RCNN是在原有的faster-RCNN层的基础上加上了RPN层,RPN层主要是用于进行选框的获取 基于上面这个图做一个说明: 1.CNN层是采用训练好的VGG网络, 2.VGG卷积后的结果输入到Region Proposal Network中用于进行,建议框的获取,文章中的建议框的个数是300 ...