py-R-FCN源码下载地址: https://github.com/Orpine/py-R-FCN 配置环境省略 1、测试Demo 下载已训练模型(自己云盘)将模型放入data/rfcn_models中 运行: ./tools/demo_rfcn.py --net ResNet-101 2、拷贝数据集 我这里训练选择的是在VOC2007的基础上添加一些数据集: 2.1首先将我要添加的几个数据集重新排编...
因此,和Faster RCNN中用的ResNet(前91层共享,插入ROI pooling,后10层不共享)策略不同,本文把所有的101层都放在了前面共享的subnetwork。最后用来prediction的卷积只有1层,大大减少了计算量。 方法细节 Backbone architecture: k^2(C+1)的conv:ResNet101的输出是W*H*1024,用K^2(C+1)个1024*1*1的卷积核去...
(2)DeepLab v2 是基于 DeepLab v1 的改进。解决了同一图像中同一物体尺度不同造成的分割困难,提出了atrous空间金字塔池化(ASPP)+ ResNet-101 网络。深度卷积神经网络(DCNN)的连续池化和下采样导致分辨率降低。DeepLab v2 删除了最后几个最大池化层中的下采样,还去除了网络中的全连接层,代之以全卷积层,使用条件...
尽管有AlexNet和VGG可用,但是本文我们使用ResNet-101作为R-FCN的骨干网络。ResNet-101有100层卷积,1层平均池化,1层全连接。我们移除平均池化层和全连接层,并且仅使用卷积层进行计算特征图。我们使用ResNet原作者发布的在ImageNet预训练过的ResNet-101。ResNet-101里最后一个卷积层是2048-d的,我们接上一个随机初...
在主干CNN结构方面,R-FCN采用在多项视觉任务中均取得显著成绩的ResNet-101层残差网络作为基础CNN结构,以ResNet-101网络的前100个卷积层作为共享的特征提取网络结构(注:应用于IMAGENET分类任务的ResNet-101最后还包括一个平均池化层与一个具有1000路输出的全连接层,R-FCN将这两层移除),该结构输出的卷积特征维度为...
elifmodel_name=='fcn_resnet50': pretrain_model=models.resnet50(pretrained=True) elifmodel_name=='fcn_resnet101': pretrain_model=models.resnet101(pretrained=True) elifmodel_name=='fcn_resnet152': pretrain_model=models.resnet152(pretrained=True) ...
基于ResNet-101的R-FCN在PASCAL VOC 2007的测试集上的mAP=83.6%,速度为170ms per image 动机 Faster R-CNN是首个利用CNN来完成proposals的预测的,之后的很多目标检测网络都是借助了Faster R-CNN的思想。而Faster R-CNN系列的网络都可以分成2个部分:
R-FCN采用ResNet-101作为基础CNN结构，通过位置敏感得分图模块实现对目标位置敏感程度的全卷积表示，然后进行特征聚合操作。在主干CNN结构方面，采用ResNet-101前100个卷积层作为共享特征提取网络，后添加一个降维卷积层，网络输出包括区域建议、类别预测和位置预测。位置敏感得分图是R-FCN的核心结构，实现目标...
前面的base network使用了ResNet-101,去除了最后的fc层和pooling层,再接一个1*1*1024的全卷积层(降维)。在后面彩色部分就没有带weight的层了,所以保证了conv的子网络被RPN和detector都完全共享了。 k^2(C+1)的conv: ResNet101的输出是W*H*1024,用K^2(C+1)个1024*1*1的卷积核去卷积即可得到K^2(C+...
R-FCN可以使用其他的region proposal方法,比如选择性搜索SS,Edge Boxes(EB)。下面的表格展示了结果(使用ResNet101),使用RPN效果更好。 4.2 Experiments on MS COCO 接下来我们在MS COCO数据集上进行评估(共80类目标)。学习率设为0.001训练90k,0.0001训练30k,mini-batch为8。把4步交替训练扩展为5步(最后再多训练...