理解什么是Anchor对理解RPN和整个Faster RCNN都十分重要。 Anchor本质上是在原图上预先定义好(这个预先定义十分关键)的一系列大小不一的矩形框,为什么要引入Anchor呢?这是因为之前的目标检测都是模型直接回归边框的位置,而通过引入Anchor相当于加入了强先验信息,然后通过锚框再去筛选与修正,最后再得到预测框。这样做的好...
Faster R-CNN Faster R-CNN主要贡献是提出RPN网络,用于替代Selective Search或其他的图像处理分割算法,实现端到端的训练(end-to-end)。 1.卷积层后插入RPN RPN经过训练后直接产生Region Proposal,无需单独产生Region Proposal。 2. RPN后接ROI Pooling和分类层、回归层,同Fast R-CNN。 候选区域(anchor) 特征图可...
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faster rcnn代码解读参考 :https://github.com/adityaarun1/pytorch_fast-er_rcnn https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 单独说一下anchor生成。 一、首先是为一个像素点生成anchor def generate_anchors(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2], scales=2**np.arange(3, 6)): """ Generate anch...
yolov5和Faster RCNN yolov5和fasterrcnn模型大小,文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此