name:'roi-data'type:'Python'bottom:'rpn_rois'bottom:'gt_boxes'top:'rois'top:'labels'top:'bbox_targets'top:'bbox_inside_weights'top:'bbox_outside_weights'python_param { module:'rpn.proposal_target_layer'layer:'ProposalTargetLayer'param_str:"'num_classes': 16"#cls_num} } layer { bo...
那是因为R-CNN系列模型一直生成两种x,y,w,h的回归值出来,一组为背景(non-objectness),一组则为实际目标(objectness)。 name:"ResNet-101"input:"data"input_dim:1input_dim:3input_dim:224input_dim:224input:"rois"input_dim:1# to be changed on-the-fly to num ROIsinput_dim: 5 # [batch ind,...
由于FCN网络采用的是全类卷积层操作,论文中分别使用Alexnet、VGG16与GoogleNet网络作为backone后用VOC数据集进行微调对比,得到FCN-VGG16的mean IU最高,IU与目标检测模型中的IOU意思一样,用来反映模型预测与框定的效果好坏。 目前PyTorch官方实现中使用ResNet-50作为backbone,原始论文中提出的FCN使用的是VGG16作为backbone...
elifmodel_name=='fcn_resnet34': pretrain_model=models.resnet34(pretrained=True) elifmodel_name=='fcn_resnet50': pretrain_model=models.resnet50(pretrained=True) elifmodel_name=='fcn_resnet101': pretrain_model=models.resnet101(pretrained=True) ...
ResNetV1c类继承自ResNet,forward函数位于ResNet类中,如下 class ResNet(BaseModule): arch_settings = { 18: (BasicBlock, (2, 2, 2, 2)), 34: (BasicBlock, (3, 4, 6, 3)), 50: (Bottleneck, (3, 4, 6, 3)), 101: (Bottleneck, (3, 4, 23, 3)), 152: (Bottleneck, (3, 8,...
本文使用了vgg16作为基础模型,也可以选择resnet等其他模型。fcn因为中间的图片维度非常小,经过一层层上采样再还原成原尺寸,会丢失许多信息,所以采用了跳级操作,具体看实现方法: def fcn(): conv_base = tf.keras.applications.VGG16(weights='imagenet', ...
* PyTorch Torchvision FCN ResNet50 ==> ONNX FCN ResNet50 * PyTorch Torchvision FCN ResNet101 ==> ONNX FCN ResNet101 ## Inference ### Input The input is expected to be an image with the shape `(N, 3, height, width)` where `N` is the number of images in the batch, and `hei...
ResNet-50效果图: ResNet-101效果图: 7.准备训练和测试 笔者这里简单使用VOC2007,并且修改名称VOC0712,笔者把数据集直接放在py-R-FCN/data下 官网使用VOC2007和VOC2012,使用的时候要合并数据集,具体参考官网的Preparation for Training & Testing 第四点 8.下载ImageNet 与预训练的ResNet-50和ResNet-100 OneDri...
input: "bbox_loss_weights" input_dim: 1 # to be changed on-the-fly to match num ROIs input_dim: 8 # 4 * (K+1) (=2) classes input_dim: 1 input_dim: 1 再向下,我们看下它的score maps生成。可以看出,我们对Resnet-101的输出先是加了新的一个Conv层来将feature maps的channels数由2048...
snapshot_prefix: "resnet101_rfcn_ohem" iter_size: 2 #由于是做检测任务,batch_size值较小 #debug_info: true 根据以上代码的第一行我们知道接下来要修改train_agnostic_ohem.prototxt 这里着重讲一下,训练可以选择两种方式,一种带ohem,一种不带ohem;我在训练时用的是前者,所以修改的都是文件名里有ohem的...