FPN在faster_rcnn中实现细节代码说明 代码参考自:https://github.com/DetectionTeamUCAS/FPN_Tensorflow 主要分析fpn多层金字塔结构的输出如何进行预测。 FPN金字塔结构插入在faster_rcnn的特征图获取之后,在rpn结构之前。 具体代码如下所示: 代码结构追溯至FPN部分: train.py(line 46 :build_whole_detection_network函...
代码地址:github.com/jwyang/fpn.p 【背景】 在Faster R-CNN中很明显的问题是对小目标检测效果不好,原因在于无论是RPN网络还是Fast RCNN网络,都是基于单个高层特征(conv4),那么小目标经过多次卷积池化,conv4中的小目标特征已经所剩无几。解决小目标检测的经典方法有采用图像金字塔(image pyramid)的方式在训练或测...
移动先验框,获得建议框proposal_box Parameters --- mbox_loc:rpn网络输出的先验框偏移量 anchors Returns --- ''' # 获得先验框的宽与高 anchors_w = anchors[:, 2] - anchors[:, 0] anchors_h = anchors[:, 3] - anchors[:, 1] # 获得先验框的中心点 anchors_x = (anchors[:, 2] + anchor...
box_features = self.box_roi_pool(features, proposals, image_shapes) 代码中只选择了其中 4 个尺度来进行操作(最小的那个 feature map 没有用到)。 因为是多尺度特征,把每个 Proposal 映射到哪个 feature_map 上是个问题,代码是用 LevelMapper 这玩意来操作的, 理论参考RPN 论文。 (3)k=⌊k0+log2(wh...
其中,x为操作(1)输出的feature maps,rpn_conv为一层3*3 的卷积操作,rpn_cls为1*1的卷积操作,out_channel = num_anchor * num_classes,比如 anchor_scales=[2, 4, 8], anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0],那么num_anchor=3*3=9,比如RPN阶段只区分前景和后景,那么num_classes=2,这里out_channel=9*2=...
看看加入FPN 的 RPN 网络的有效性,如下表 Table1。网络这些结果都是基于 ResNet-50。评价标准采用 AR,AR 表示 Average Recall,AR 右上角的 100 表示每张图像有 100 个 anchor,AR 的右下角 s,m,l 表示 COCO 数据集中 object 的大小分别是小,中,大。feature 列的大括号 {} 表示每层独立预测。 对比试验...
本文提出了一种简单、有效的建立特征金字塔的方式。它的使用对RPN方法和Fast/Faster RCNN方法都有极大的性能提升。另外,它的训练和测试时间和普通的Faster RCNN方法相差很小。因此,它可以作为图像特征金字塔的一种较好的替代。 论文开源代码 https://github.com/unsky/FPN...
Anchor 或 AnchorBoxes 与 RPN [5] 中的 Anchor 相同,都以滑窗为中心并有一个长宽比。尺度与长宽比和 [1] 一样,尺度从到,长宽比分别为 1:2, 1:1, 2:1。 FPN 的每一级,都通过子网络给出相应的有 anchor 的输出。 代码实现 Caffe2(官方实现) -https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree...
Anchor 或 AnchorBoxes 与 RPN [5] 中的 Anchor 相同,都以滑窗为中心并有一个长宽比。尺度与长宽比和 [1] 一样,尺度从到,长宽比分别为 1:2, 1:1, 2:1。 FPN 的每一级,都通过子网络给出相应的有 anchor 的输出。 代码实现 Caffe2(官方实现) - https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree...
Anchor 或 AnchorBoxes 与 RPN [5] 中的 Anchor 相同,都以滑窗为中心并有一个长宽比。尺度与长宽比和 [1] 一样,尺度从 到 ,长宽比分别为 1:2, 1:1, 2:1。 FPN 的每一级,都通过子网络给出相应的有 anchor 的输出。 代码实现 Caffe2(官方实现) - https://github.com/facebookresearch/Detectron/...