2. 模型 Cascade RCNN 在何处被调用? 为什么 self(**data, mode=mode) 会调用 model的forward 方法 3. Cascade RCNN 内部的数据流 3.1 整体数据流 3.1.1 BaseDetector.forword 3.1.2 TwoStageDetector.loss 3.1.3 反向传播 3.2 Backbone Neck Head 组件数据流 上一片文章我们调试了MMDetection 3.x 的 pip...
classCascadeRCNN(BaseDetector,RPNTestMixin):# 参数来自cascade_rcnn_r50_fpn_1x.pydef__init__(self,num_stages,# 3backbone,# ResNetneck=None,# FPNshared_head=None,rpn_head=None,# RPNHeadbbox_roi_extractor=None,# SingleRoIExtractorbbox_head=None,# SharedFCBBoxHead * 3 (三阶段)mask_roi_...
assigners就是完成这个工作的。 cascade_rcnn默认使用的是MaxIoUAssigner定义在mmdet/core/bbox/assigners/max_iou_assigner.py主要用到的是assign() defassign
由于每个任务的类别不同,需要对权重进行微调,这里给出mmdetection修改coco预训练权重类别的脚本。 脚本以cascade rcnn为例,其他模型的修改与之类似。 # for cascade rcnn import torch num_classes = 21 model_coco = torch.load("cascade_rcnn_x101_32x4d_fpn_2x_20181218-28f73c4c.pth") # weight model_co...
faster_rcnn_r50_fpn_1x.py配置文件 cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py配置文件 一、简介 在使用mmdetection对模型进行调优的过程中总会遇到很多参数的问题,不知道参数在代码中是什么作用,会对训练产生怎样的影响,这里我以faster_rcnn_r50_fpn_1x.py和cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py为例,简单介绍一下mmdetection中的...
近年来,目标检测在人脸检测、视频目标检测、视频监控、自动驾驶汽车等不同应用领域得到了广泛的研究。在这一领域,深度学习架构的采用导致产生了高度精确的方法,如Faster R-CNN、RetinaNet,进一步发展为Cascade R-CNN、VarifocalNet和变体。 所有这些最近的检测器都是在著名的数据集上进行训练和评估的,如ImageNet、Pascal...
- 按照 stage 个数划分,常规是 one-stage 和 two-stage,但是实际上界限不是特别清晰,例如带 refine 阶段的算法 RepPoints,实际上可以认为是1.5 stage 算法,而 Cascade R-CNN 可以认为是多阶段算法,为了简单,上面图示没有划分如此细致。 - 按照是否需要预定义 anchor 划分,常规是 anchor-based 和 anchor-free,当...
在mmdet/models/detectors/cascade_rcnn.py中 from..registryimportDETECTORS @DETECTORS.register_moduleclassCascadeRCNN(BaseDetector,RPNTestMixin):other codes 用@DETECTORS.register_module这一行代码,将CascadeRCNN注册到了DETECTORS中。 这里简单的说下@的用法,Python当解释器读到@的这样的修饰符之后,会先解析@后...
单卡训练示例：python3 ./tools/train.py ./configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py多gpu分布式训练示例：./tools/dist_train.sh configs/cascade_rcnn/cascade-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py 2 --work-dir工作目录路径确保提供正确的参数和工作目录。四. 模型推理 完成训练后，可以使用推理函数对模型...
近年来,目标检测在人脸检测、视频目标检测、视频监控、自动驾驶汽车等不同应用领域得到了广泛的研究。在这一领域,深度学习架构的采用导致产生了高度精确的方法,如Faster R-CNN、RetinaNet,进一步发展为Cascade R-CNN、VarifocalNet和变体。 所有这些最近的检测器都是在著名的数据集上进行训练和评估的,如ImageNet、Pascal...