图2展示了python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构,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foreground anchors与bounding box regression偏移量,...
train_faster_rcnn_alt_opt.py 训练faster rcnn网络使用交替的训练,这里就是根据faster rcnn文章中的具体实现。可以在主函数中看到,其包括的步骤为: RPN 1,使用imagenet model进行初始化参数,生成proposal,这里存储在mp_kwargs fast rcnn 1,使用 imagenet model 进行初始化参数,使用刚刚生成的proposal进行fast r...
2. Fast R-CNN 对于一个图像而言,先对图像进行卷积操作,然后选框选出图像的感兴趣的区域,送入到全连接层进行分类和回归, 选框操作和卷积操作是分开的,不是一个端对端的操作 3. Faster R-CNN 加入了一个proposals,用于进行选框操作, 第一步:对图像进行卷积操作 第二步:使用proposals进行选框操作, 每一个...