fast_rcnn即fast_rcnn方法,它下面只包含了train.prototxt,test.prototxt,solver.prototxt三个文件,它对rcnn的改进主要在于重用了卷积特征,没有region proposal框架。 faster_rcnn_alt_opt,faster_rcnn_end_to_end都是faster rcnn框架,包括了region proposal模块。在faster_rcnn_alt_opt目录下,包含了4个训练文件和...
主要针对数据集中生成roidb,对于每个图片保持其中含有的所有的box坐标(0-index)及其类别,然后顺便保存它的面积等参数,最后记录所有图片的index及其根据index获取绝对地址的方法 py-faster-rcnn/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end2end/train.prototxt 数据准备层 --solver 优化方法 py-faster-rcnn/models/pascal...
Faster R-CNN源码阅读之一:Faster R-CNN/lib/networks/network.py Faster R-CNN源码阅读之二:Faster R-CNN/lib/networks/factory.py Faster R-CNN源码阅读之三:Faster R-CNN/lib/networks/VGGnet_test.py Faster R-CNN源码阅读之四:Faster R-CNN/lib/rpn_msr/generate_anchors.py Faster R-CNN源码阅读之五...
建议先大致了解一下faster rcnn的原理,诸如:anchor、roi_pool层,我这里直接废话少说,放码过来。 github上的torchvison源码如下: pytorch/visiongithub.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 在本机print(torchvision.__path__)找到torchvision的位置,faster rcnn在torchvision/models/detection文件夹中,...
第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要...
Faster-rcnn源码解析1 1、从train_faster_rcnn_alt_opt.py文件开始,入口函数if __name__ =='__main__': (1)首先,通过args = parse_args()函数从命令行读取参数,然后判断命令行参数cfg_file(配置文件),如果cfg_file是一个文件,那么利用cfg_from_file函数将cfg_file里面的数据合并到cofig.py文件中,实际...
前言 学习深度学习和计算机视觉,特别是目标检测方向的学习者,一定听说过Faster Rcnn;在目标检测领域,Faster Rcnn表现出了极强的生命力,被大量的学习者学习,研究和工程应用。网上有很多版本的Faster RCNN的源码,但是很多版本代码太过于庞大,对新入门的学习者学习起来
Faster-RCNN流程图 1. roi_module.py 主要利用cupy实现ROI Pooling的前向传播和反向传播。NMS和ROI pooling利用了:cupy和chainer。 其主要任务是对于一张图象得到的feature map(512, w/16, h/16),然后利用sample_roi的bbox坐标去在特征图上裁剪下来所有roi对应的特征图(训练:128, 512, w/16, h/16)、(测...
学习深度学习和计算机视觉,特别是目标检测方向的学习者,一定听说过Faster Rcnn;在目标检测领域,Faster Rcnn表现出了极强的生命力,被大量的学习者学习,研究和工程应用。网上有很多版本的Faster RCNN的源码,但是很多版本代码太过于庞大,对新入门的学习者学习起来很不友好,在网上苦苦寻找了一番后终于找到了一个适合源码...
Faster RCNN把目标检测的4个基本步骤(提取候选框、特征提取、特征分类以及边框回归)统一到一个深度学习模型之中,同时其中的候选区域的生成使用候选区域网络(Region Proposal Network,RPN)取代了Fast RCNN中的SS算法,而特征提取、分类、Bounding-Box回归3个操作依旧沿用Fast RCNN的方法,使得候选区域框的提取和Fast RCNN...