R-CNN的候选框对应了 RPN 阶段的 anchor,只不过 RPN 中的 anchor 是预设密集的,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 + ...
第1个配置文件,faster_rcnn_r50_fpn.py,它的代码和解析如下: model =dict(#网络类型type='FasterRCNN',#预训练模型pretrained='torchvision://resnet50',#Backbonebackbone=dict(#Backbone为ResNettype='ResNet',#深度为50depth=50,#FPN有4个阶段num_stages=4,#输出的FPN Stage的编号out_indices=(0, 1, ...
loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0)), 以上文件设置了RPN Head为RPNHead(RPNHead定义在mmdetection/mmdet/models/dense_heads/rpn_head.py文件里面);同时定义了anchor_generator为AnchorGenerator(AnchorGenerator定义在mmdetection/mmdet/core/anchor/anchor_generator.py里面),指定了Anchor生成的方式;bbox...
首先介绍一下这个配置文件所描述的框架,它是基于resnet50的backbone,有着5个fpn特征层的faster-RCNN目标检测网络,训练迭代次数为标准的12次epoch,下面逐条解释其含义。 # model settings model = dict( type='FasterRCNN', # model类型 pretrained='modelzoo://resnet50', # 预训练模型:imagenet-resnet50 bac...
修改配置文件,配置文件在configs文件夹下面,根据自己的情况进行选择, 本人选择的是configs/mask_rcnn_r101_fpn_1x.py根据自己情况修改说明,如果选择faster rcnn请根据自己情况进行修改: # model settings model = dict( type='MaskRCNN', pretrained='torchvision://resnet101', ...
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...
MMDetection的配置文件位于configs目录下,包含了各种目标检测算法和预训练模型的配置信息。在使用MMDetection前,需要根据实际任务选择合适的配置文件,并进行必要的修改。 例如,如果要使用Faster R-CNN算法进行目标检测,可以选择configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py配置文件。在该配置文件中,可以设置模型...
本文以Faster R-CNN为例,介绍如何修改MMDetection v2的配置文件,来训练VOC格式的自定义数据集。 2021.9.1 更新:适配MMDetection v2.16 目录: MMDetection v2 目标检测(1):环境搭建 MMDetection v2 目标检测(2):数据准备 MMDetection v2 目标检测(3):配置修改 ...
在配置文件中手动设置 MMDetection的配置文件通常位于configs目录下,文件名以.py结尾。在学习率设置方面,可以在配置文件中手动指定学习率。例如,在configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py配置文件中,可以找到以下代码段: optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001) optim...
本文以Faster R-CNN为例,介绍如何使用MMDetection v2,在VOC格式的自定义数据集上,训练和测试模型。 2021.9.1 更新:适配MMDetection v2.16 目录: MMDetection v2 目标检测(1):环境搭建 MMDetection v2 目标检测(2):数据准备 MMDetection v2 目标检测(3):配置修改 ...