File “/home/work-station/zx/py-faster-rcnn/tools/../lib/fast_rcnn/train.py”, line 101, in train_model self.solver.step(1) File “/home/work-station/zx/py-faster-rcnn/tools/../lib/rpn/anchor_target_layer.py”, line 137, in forward gt_argmax_overlaps = overlaps.argmax(axis=0...
在图2中还有一个大大的红色的框框,这个框框表示在实际使用的时候的流程。 我想,图2可以很明白的看出faster-rcnn是怎么工作的。只需要结合具体的代码,再理解一下就行。
原本demo.py地址https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/tools/demo.py 图有点多,贴一个图的本分结果出来: 上图是原图,下面第一张是网络中命名为“conv1_1”的结果图;第二张是命名为“rpn_cls_prob_reshape”的结果图;第三张是“rpnoutput”的结果图 看一下我修改后的代码: #!/usr...
prototxt = os.path.join(cfg.MODELS_DIR, NETS[args.demo_net][0], 'faster_rcnn_alt_opt','faster_rcnn_test.pt') caffemodel = os.path.join(cfg.DATA_DIR,'faster_rcnn_models', NETS[args.demo_net][1]) ifnot os.path.isfile(caffemodel): raise IOError(('{:s} not found.\nDid yo...
打开Configs文件夹中的faster_rcnn文件夹中的faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 11.png 打开后如下图: 找到该文件: 12.png 修改num_classes为你的数据集的种类数量 13.png 回到根目录如图: 14.png 打开mmdet文件夹,打开datasets文件夹,打开coco.py ...
在笔记本上运行Caffe带的MNIST手写体识别训练,和py-faster-rcnn的目标检测演示程序(demo.py)很正常(GPU,CPU模式都正常), 在台式机上运算,CPU模式正常,但是GPU模式下结果居然不对了: 以下是MNIST训练的运算结果 I0316 12:42:03.299001 12558 solver.cpp:454] Snapshotting to binary proto file examples/mnist/le...
faster_rcnn中nms thresh对检测结果的影响 在检测流程的测试阶段,当把nms_thresh设置为0.7的时候,对下图中的钟检测结果中有很多得分很高的框: 当nms_thresh设置为0.3的时候,钟的检测结果正常: 这说明在网络输出的时候,其实是输出了很多得分高的框,只不过后续通过nms的方式将这些框进行了合并,从而达到很好的检测...
Faster-RCNN环境搭建与训练自己的数据 0 前言 之前整理过一篇关于fasterrcnn的文章,文中详细介绍了fasterrcnn原理分析,近期由于工作需要利用fasterrcnn进行模型训练,故记录如下。 1.环境搭建与demo运行 1).配置环境 环境配置可参考:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/README.md,作者提供了...
2、通过交替训练,使RPN和Fast-RCNN网络共享参数。 一、 RPN网络结构 RPN网络的作用是输入一张图像,输出一批矩形候选区域,类似于以往目标检测中的Selective Search一步。网络结构是基于卷积神经网络,但输出包含二类softmax和bbox回归的多任务模型。网络结果如下(以ZF网络为参考模型): ...
py_faster_rcnn识别出来的结果好多红框重叠 py_faster_rcnn识别出来的结果好多红框重叠, 可以通过调节demo.py中的NMS_THRESH的值进行限制。 NMS_THRESH表示非极大值抑制,这个值越小表示要求的红框重叠度越小,0.0表示不允许重叠。有时候0.3会有好多重叠