(1)AnchorTargetCreator :负责在训练RPN的时候,从上万个anchor中选择一些(比如256)进行训练,以使得正负样本比例大概是1:1. 同时给出训练的位置参数目标。 即返回gt_rpn_loc和gt_rpn_label。 (2)ProposalTargetCreator:负责在训练RoIHead/Fast R-CNN的时候,从RoIs选择一部分(比如128个)用以训练。同时给定训练目标...
那么首先想到的应该是训练一个网络,这个网络可以返回 8 个值:包含(xmin, ymin, xmax, ymax)的两个元组,每个元组都用于定义一个目标的边框坐标。这个方法有着根本问题,例如,图片可能是不同尺寸和比例的,因此训练一个可以直接准确预测原始坐标的模型是很复杂的。另一个问题是无效预测:当预测(xmin,xmax)和(ymin,...
每次生成的模型都会保存在default/voc_2007_trainval/default目录下。 三、测试过程 1、添加训练模型 新建Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master/output/vgg16/voc_2007_trainval/default目录。把训练生成的模型(default/voc_2007_trainval/default目录下的四个文件)复制到新建目录下,并重命名为如下图: 2、修改demo...
Faster R-CNN的训练,是在已经训练好的model(如VGG_CNN_M_1024,VGG,ZF)的基础上继续进行训练。实际中训练过程分为6个步骤: 在已经训练好的model上,训练RPN网络,对应stage1_rpn_train.pt 利用步骤1中训练好的RPN网络,收集proposals,对应rpn_test.pt 第一次训练Fast RCNN网络,对应stage1_fast_rcnn_train.pt ...
2、训练过程 设$FRCN_ROOT=/data/houkai/faster-rcnn/py-faster-rcnn/,在该目录下: data/icdar为数据文件夹,Annotations是标注,hs是图片,ImageList.txt是文件名列表 必须要在data/cache/目录下把数据库的缓存文件.pkl给删除掉,否则其不会重新读取相应的数据库 ...
训练过程包括PRN和Fast-RCNN网络的训练,其中,前段的卷积层还是共享权值的,训练方法如下所示: 单独训练共享部分和PRN网络,使其能获得类别无关的候选区域 单独训练共享部分和Fast-RCNN网络,候选区域使用第一步中训练出的PRN获得,注意这里PRN和Fast-RCNN前端卷积(前向传播时共享权值的部分)并没有实现共享权值,PRN和Fa...
降的方式端到端地进行训练。接下来我们看下 Faster R-CNN 的训练过程: (1)使用 ImageNet 预训练好的模型训练一个 RPN 网络。 (2)使用 ImageNet 预训练好的模型,以及第(1)步里产生的建议区域训练 Fast R-CNN 网络,得到物体实际类别以及微调的矩形框位置。
Fast R-CNN的训练过程采用了多任务损失函数,同时优化分类和回归任务。这种多任务学习的方式有助于提高模型的泛化能力和检测性能。 四、实际应用与优势 Faster R-CNN在实际应用中表现出色,能够处理各种复杂场景下的目标检测任务。其优势主要体现在以下几个方面: 高检测速度:通过引入RPN和共享卷积特征,Faster R-CNN实现...
faster-rcnn是目标检测领域最经典的算法之一,它主要由两部分组成,其一是用于生成候选区域框的深度全卷积网络, 其二是 Fast R-CNN 检测模型。 二者在训练的时候会进行参数共享。今天想要回顾一下faster rcnn,故写下这篇博客。 按照作者的想法,faster rcnn可以分成一下的4个主要内容: ...
整个训练过程batchsize=1,即每次输入一张图片,所以feature map的shape为(1,512,hh, ww)。那么RPN的输入便是(1,512,hh, ww)。然后经过512个3X3且含pad的卷积后仍为(1,512,hh,ww)。此卷积后shape并没有发生变化,意义是转换语义空间?然后分支出现了。有两路分支,左路是18个1X1卷积,右路是36个1X1卷积。1X1卷...