Faster RCNN 先从整个模型的 detector 看起,Faster RCNN 直接继承了TwoStageDetector,没有做出什么改动,所以直接去看TwoStageDetector里面的内容就行了 代码语言:javascript 复制 @DETECTORS.register_module()classFasterRCNN(TwoStageDetector):"""Implementation of `Faster R-CNN <https://arxiv.org/abs/1506.0149...
1 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 简介 Faster R-CNN (Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks) 是目标检测领域最为经典的方法之一,通过 RPN(Region Proposal Networks) 区域提取网络和 R-CNN 网络联合训练实现高效目标检测。其简要发展历程为: R-CNN。首先通过传统的 se...
而 R-CNN 面对的 anchor 是动态稀疏的,RPN 阶段基于 anchor 进行分类回归对应于 R-CNN 阶段基于候选框进行分类回归,思想是完全一致的,故 Faster R-CNN 类算法叫做 two-stage,因此可以简化为 one-stage + RoI 区域特征提取 + one-stage。
你可以从官方网站上下载数据集,并按照MMDetection的数据格式要求将其组织好。 3. 配置Faster R-CNN模型 在MMDetection中,你可以通过修改配置文件来指定你要使用的模型、数据集和训练参数。你可以找到一些预定义的配置文件在configs目录下。为了使用Faster R-CNN模型,你需要选择一个与Faster R-CNN相关的配置文件,例如con...
mmdetection faster rcnn教程 mmdetection tensorboard 一、准备数据集 准备自己的数据 mmdetection支持coco格式和voc格式的数据集,下面将分别介绍这两种数据集的使用方式 coco数据集 官方推荐coco数据集按照以下的目录形式存储,以coco2017数据集为例 mmdetection ├── mmdet...
序号1 是 Faster R-CNN baseline,可以看出基于高精度预训练的 ResNet 模型 r50-mmcls,经过优化器、学习率和权重衰减系数的调优,Faster R-CNN 上 mAP 性能最高能提升 3.4 (r50-mmcls 是指采用 rsb 策略在 MMClassification 上训练出的预训练模型)。同时我们为每一个 backbone 都搜索了一套最优参数,方便用户参考...
mmdetection faster-rcnn yolo mmdetection安装过程中依靠https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/get_started.md 然后在安装第三步Install mmcv-full时,发现自己的cuda是10.1的,然后pytorch是1.7.1的然后就用了这条命令 pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/...
MMDetection源码解析:Faster RCNN(3)--RPN Head类 Faster RCNN配置文件faster_rcnn_r50_fpn.py中的 backbone=dict( type='ResNet', depth=50, num_stages=4, out_indices=(0, 1, 2, 3), frozen_stages=1, norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),...
work_dir = './work_dirs/libra_faster_rcnn_x101_64x4d_fpn_1x' # log文件和模型文件存储路径 load_from = None # 加载模型的路径,None表示从预训练模型加载 resume_from = None # 恢复训练模型的路径,None表示不进行训练模型的恢复 workflow = [('train', 1)] ...
做过或者了解过目标检测的朋友,我想第一个接触算法应该就是Faster RCNN了吧,这是一个非常主流的two-stage目标检测算法,深深的影响了目标检测算法的发展。对于Faster RCNN的解读随处可见,故本文主要是结合mmdet代码进行原理性分析,希望大家看完本文能对faster rcnn有深入的理解。