mask分支开始利用反卷积进行分辨率的提升,同时减少通道的个数,maskrcnn使用到了FPN网络,通过输入单一尺度的图片,最后可以对应的特征金字塔,首先将ROI变化为14x14x256的feature,然后进行了5次相同的卷积操作,然后进行反卷积操作,最后输出28x28x80的mask,即输出了更大的mask。
maskrcnn_benchmark代码分析(2) maskrcnn_benchmark训练过程 ->训练命令: python tools/train_net.py --config-file"configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml"SOLVER.IMS_PER_BATCH 2 SOLVER.BASE_LR 0.0025 SOLVER.MAX_ITER 720000 SOLVER.STEPS"(480000, 640000)"TEST.IMS_PER_BATCH 1 ->调用train_...
maskrcnn-benchmark/MODEL_ZOO.md at main · facebookresearch/maskrcnn-benchmark (github.com) 修改configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml 1、添加NUM_CLASSES 改为你的训练类别数 2、修改数据集的名字,TRAIN和TEST,这里可以起新的名字,也可以用coco_2014_train,建议用现有的 3、里面还可以修改一些...
以前的目标检测算法,即 R-CNN 通常分别学习定位和分类阶段,这使得训练成本更高。此外,这些算法在测试时非常慢,阻碍了实时应用程序。 Fast R-CNN 联合学习检测对象的空间位置并对它们进行分类。 R-CNN 很慢,因为对每个对象提议都进行了前向传递。虽然 SPP-Nets 确实解决了这个问题并在测试时将 R-CNN 加速了 100...
1、配置coco格式数据集 2、更改default参数: NUM_CLASSES = 2 NUM_WORKERS = 0 _C.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 2 _C.TEST.IMS_PER_BATCH = 1 3、更改paths_catalog参数: DATA_DIR = "../datasets" 4、更改configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml ...
R-CNN的一个关键步骤是选择性搜索,它使用分割算法对图像进行处理,并根据分割图绘制区域建议(边界框)。值得注意的是,虽然R-CNN使用AlexNet的卷积部分作为第二阶段,但理论上可以使用任何其他CNN架构。 二、FPN:特征金字塔网络的崛起 FPN(Feature Pyramid Network)是一种用于目标检测的特征提取网络。它利用自底向上和自...
python webcam.py --config-file ../configs/caffe2/e2e_keypoint_rcnn_R_50_FPN_1x_caffe2.yaml --min-image-size 300 MODEL.DEVICE cpu 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 如果缺少apex库,到githhub上进行下载解压。下载地址:https://github.com/NVIDIA/apex.git ...
提出新的 FPN 网络架构来计算语义丰富的多尺度特征表示。 使用CNN 的中间层作为多尺度特征和图像金字塔,并使用这些特征训练 RPN 和骨干网络。 Mask R-CNN Mask R-CNN 的提出是为了解决一个稍微不同的实例分割问题。简而言之,这个问题是对象检测和语义分割的结合。如上所示,该任务旨在生成划分对象的像素级边界。
首先,Mask R-CNN采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征,然后采用FPN(特征金字塔网络)的结构来进行特征融合。FPN可以同时利用低层特征图的空间信息和高层特征图的语义信息,其原理就是把分辨率较小的高层特征首先通过1×1卷积降维(减少计算量),然后上采样至前一个特征图的相同尺寸,再进行逐元素相加,就能...
提出新的 FPN 网络架构来计算语义丰富的多尺度特征表示。 使用CNN 的中间层作为多尺度特征和图像金字塔,并使用这些特征训练 RPN 和骨干网络。 Mask R-CNN Mask R-CNN 的提出是为了解决一个稍微不同的实例分割问题。简而言之,这个问题是对象检测和语义分割的结合。如上所示,该任务旨在生成划分对象的像素级边界。