(1)对于每张图片,利用它的feature map, 计算 (H/16)× (W/16)×9(大概20000)个anchor属于前景的概率,以及对应的位置参数。(这里的W、H表示原始图像的宽和高,前面已经有说过了) (2)选取概率较大的12000个anchor,利用回归的位置参数,修正这12000个anchor的位置,得到RoIs,利用非极大值((Non-maximum suppression...
怎么查看自己训练的faster rcnn模型的参数量 训练文件的入口就是tools文件夹下的train_net.py 作者给的训练方式是 ./tools/train_net.py --gpu 0 --solver models/VGG16/solver.prototxt \ --weights data/imagenet_models/VGG16.v2.caffemodel 1. 2. 这里训练的话默认是训练VOC的数据,所以需要先把VOC的...
MultiBox拥有(4+1) \times 800的全连接输出,而我们的方法在k=9的情况下,输出为(4+2) \times 9维。最终,我们的输出层含有2.8 \times 10^4参数量(VGG有512 \times (4+2) \times 9),两者均比MultiBox少。如果加上特征投影层,参数量依然小于MultiBox。我们期望我们的方法在小型数据集,比如VOC上,过拟合...
其次是去掉reg这条分支。因为reg分支得到的4个参数室anchor的偏移量,所以去掉reg分支就是所有的anchor直接作为候选框输出,不再通过box regressor做调整。这样的话,准确率降到了52.1%。也就是说明这个回归器是有效的。 VGG16 + RPN 上面都是较浅的网络ZF作为backbone,和RPN一起使用,自然实验中肯定要与更深的网络VG...
将候选框与R-CNN的ground truth(也就是标注框)计算iou,大于0.5的作为正样本,其余的为负样本。预设R-CNN部分参与选了的样本总数为512个,为了平衡正负样本,先从上述的正样本中选出最多512 * 0.25 = 128个,剩下的为负样本的个数,即尽量控制参与训练的正负样本数为1:3。
3.1鲸鱼优化算法优化网络中的参数18 3.2基于尺度转换层的多层结合网络22 3.3引入自定义锚框后的神经网络25 3.4基于改进的FasterR-CNN目标检测网络27 3.5本章小结28 第4章实验结果与分析29 4.1实验设置29 4.1.1实验环境29 4.1.2实验数据30 4.1.3实验参数30 4.2消融实验35 4.2.1使用WOA优化参数后的实验结果与分析...
变换量rpn_bbox_pred,以及im_info;另外还有参数feat_stride=16,这和图4是对应的。 首先解释im_info。对于一副任意大小PxQ图像,传入Faster RCNN前首先reshape到固定MxN,im_info=[M, N, scale_factor]则保存了此次缩放的所有信息。然后经过Conv Layers,经过4次pooling变为WxH=(M/16)x(N/16)大小,其中feature...
分类号:UDC:密级:编号:f专业硕士学位论文工程硕士改进的FasterR.CNN在目标参数测量方面的研究与应用硕士研究生指导教师企业导师工程领域论文主审人:王婷婷:苍岩讲师:齐延明高级工程师:电子与通信工程:陈春雨哈尔滨工程大学018年6月万方数据
Faster R-CNN 提出的锚框方法并不属于这两种方法中的任何一种,而是被认为属于不同大小的参考框(pyramids of regression references)。这种处理方法使得计量量减小,节省了大量参数,并且具有平移不变性等良好性质。在特征层某个位置的 9 个锚框如下图所示: