(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...
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...
Faster R-CNN主要包含两部分,第一部分是一个全卷积网络,第二部分就是Faster R-CNN检测网络,第一部分用于提供region信息给第二部分,还以图2为例,第一部分包含了13个卷积层(以及4个池化层),这13个卷积层参数全部为kernal_size=3,pad=1,stride=1,故卷积层的不改变尺寸,池化层使得尺寸减半。 图2 faster_rcnn...
首先VGG16网络参数 Faster rcnn论文中使用的是D型网络。 计算得到:vgg中最后一个conv5_3 得到的参数如下: conv13: n features: 14.0 jump: 16 receptive size: 196start: 0.5 con5_3的感受野是196。 然后RPN网络的组成中有一个3*3的conv layer,因此在anchor所在的feature map层所看到的感受野=196+jmpu(16...
参数: TRAIN.FG_THRESH:(默认值:0.5)用于选择前景ROI。与ground truth最大重叠超过FG_THRESH的ROI标记为前景 TRAIN.BG_THRESH_HI:(默认为0.5) TRAIN.BG_THRESH_LO:(默认为0.1)这两个阈值用于选择背景ROI。 最大重叠位于BG_THRESH_HI和BG_THRESH_LO之间的ROI标记为背景 ...
我们已经知道与每个anchor box具有高的iou的ground truth目标,现在我们需要找到ground truth相对于anchor box的坐标。Faster_R-CNN按照如下参数化: t_{x} = (x- x_{a})/w_{a} t_{y} = (y- y_{a})/h_{a} t_{w} =log(w/ w_a)
原始的 Faster R-CNN 使用的是在 ImageNet 上预训练的 ZF 和 VGG,但之后出现了很多不同的网络,且不同网络的参数数量变化很大。例如,MobileNet,以速度优先的一个小型的高效框架,大约有 330 万个参数,而 ResNet-152(152 层),曾经的 ImageNet 图片分类...
在下面的伪代码中,计算量巨大的特征提取过程从 For 循环中移出来了,因此速度得到显著提升。Fast R-CNN 的训练速度是 R-CNN 的 10 倍,推断速度是后者的 150 倍。 feature_maps = process(image)ROIs = region_proposal(feature_maps) for ROI in ROIs: patch = roi_pooling(feature_maps, ROI) results = ...