zengarden/light_head_rcnngithub.com/zengarden/light_head_rcnn 看train.py里面的train,首先处理好log文件,读取GPU个数的设置,建立神经网络,做好data_provider.文章最后讲如何做dataprovider def train(args): logger = QuickLogger(log_dir=cfg.output_dir).get_logger() logger.info(cfg) np.random.seed...
3 Our Approach 3.1. Light-Head R-CNN Faster R-CNN 中的分类器使用了two large fully connected layers or whole Resnet stage5,虽然精度较高,但是计算量大。为了加速 RoI-wise subnet,R-FCN 对每个区域生成一组 score maps,然后pool along each RoI, average vote the final prediction,使用一个 computatio...
简介: 【检测|RCNN系列-5】Light-Head R-CNN的稳精度、提速度之路(附论文获取方式) 1、简介 Two Stage的目标检测算法的网络结构分成2部分,一部分是Region Proposal的生成过程,另一部分是基于ROI预测框的过程(head部分)。对于像Faster RCNN、R-FCN这样的Two Stage的目标检测算法,第2部分有一些操作耗时且存储量...
(mask_ig)) return bbox_loss def smooth_l1_loss_rcnn(bbox_pred, bbox_targets, label, nr_classes, sigma=1.0): out_mask = tf.stop_gradient(tf.to_float(tf.greater(label, 0))) bbox_pred = tf.reshape(bbox_pred, [-1, nr_classes, 4]) bbox_targets = tf.reshape(bbox_targets, ...
相对于Faster RCNN来讲,Light-Head RCNN的检测头部分是做了轻量化的,从上图可以看到Light-Head RCNN中的Region Proposal的通道数变小了,只有,并且只有一个全连接层,参数量大幅减少了。 Light-Head RCNN的示意图如下: Light-Head RCNN的示意图 另外论文还在BackBone的最后一层卷积中加入了可分离卷积,以减少该...
目标检测算法-Light Head R-CNN 一般来说网络的head都设计很重"重",且head部分有一些层,计算量大弄且耗时,故导致检测速度很慢,Light-Head R-CNN则是主要通过对head部分的修改减少了较多计算量。 Light-Head R-CNN的网络结构: Light-Head R-CNN网络结构跟R-CNN的网络结构和R-FCN的网络结构差不多,针对R-...
Light-Head R-CNN ResNet-v1-10138.260.941.020.942.252.8 Light-Head,ResNet-v1-101 +align pooling39.361.042.422.243.853.2 Light-Head,ResNet-v1-101 +align pooling + nms0.540.062.142.922.544.654.0 Experiments path related to model: experiments/lizeming/rfcn_reproduce.ori_res101.coco.baseline exper...
light-head rfcn: two stage网络结构包括两部分:ROI warping和 R-CNN subnet,ROI warping成为body,R-CNN subnet称为head rfcn的sensetive score map的channel数是class*k*k,如果81类就是3969个channel。light-head rfcn将class*k*k降到n*k*k,n是任一值(论文中取10,也就是channel数变成7*7*10),改变之后...
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12月20日晚,量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第三期开讲,本期中旷视(Megvii)研究院解读了近期发表的Light-Head R-CNN论文。 本篇论文所提出的Light-Head R-CNN,构造了轻量头部R-CNN网络,在COCO数据集上超越当前最好水准,同时还保持了很高的时间效率。