3.在frcnn.py里面修改model_path以及classes_path。model_path指向训练好的权值文件,在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。 4.运行get_map.py即可获得评估结果,评估结果会保存在map_out文件夹中。 5.评估结果 ps:FigureCanvasTkAgg' object has no attribute 'set_window_title'将该处代码改为fig.canvas.manager.set_window_title即可
如此这般,R-CNN要对每个区域计算卷积,而SPPNet只需要计算一次卷积,从而节省了大量的计算时间,比R-CNN有一百倍左右的提速。 3.3 Fast R-CNN SPP Net真是个好方法,R-CNN的进阶版Fast R-CNN就是在R-CNN的基础上采纳了SPP Net方法,对R-CNN作了改进,使得性能进一步提高。 R-CNN与Fast R-CNN的区别有哪些呢?
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 网络结构 Faster R-CNN 使用了注意力(attention)机制,它由两个模块组成。 1. RPN(region proposal network) 作用是推荐图像中的有物体区域。 2. Fast R-CNN检测器 作用是检测是什么物体。 RPN RPN 网络的输入是任意大小的图像,...
faster_rcnn是由Ross B.Girshick 在2016提出的一种目标检测网络,是基于VGG16的一种卷积神经网络。首先由初期的 rcnn 演变为 fast_rcnn 最终才演变为 faster_rcnn,faster_rcnn 由四个主要部分组成,分别为 Conv l…
但是Fast R-CNN存在如下两个缺点: 推荐区域的生成仍然是利用选择性搜索算法,必须在CPU上进行,未和分类和预测一起融入到一个网络中,大大降低了Fast R-CNN的速率。 Fast R-CNN训练和测试速度相比于R-CNN都有大幅度提升,但仍未达到实时的要求。 二、 Faster R-CNN 接下来,我们将从RPN和网络架构两方面来介绍...
Faster RCNN 网络概述 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...
FasterRCNN网络结构: Faster RCNN可以分为4个主要内容 1、Conv layers。 特征提取网络Backbone。Faster RCNN首先使用一组基础conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。 2、Region Proposal Networks。 RPN网络用于生成proposals(建议框)。该层通过softmax判断anchors(...
experiments/cfgs/faster_rcnn_alt_opt.yml 从这条命令就可以看出,我们是使用0id的GPU,使用ZF网络,预训练模型使用ZF.v2.caffemodel,数据集使用voc_2007_trainval,配置文件cfg使用faster_rcnn_alt_opt.yml。 先进入主函数: if __name__ == '__main__': ...
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...