相比不包括 FPN 的 Faster R-CNN 算法,由于其 RPN Head 是多尺度特征图,为了适应这种变化,anchor 设置进行了适当修改,FPN 输出的多尺度信息可以帮助区分不同大小物体识别问题,每一层就不再需要不包括 FPN 的 Faster R-CNN 算法那么多 anchor 了。 可以看出一共 5 个输出层,每个输出层包括 3 个高宽比例和 ...
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...
Faster rcnn目前普遍使用的思路跟原始论文有些许不一样,比如加了fpn后,anchor的分配策略也随之发生了改变;rpn里对anchor也直接用的BCE二分类,backbone的也用的resnet,输出维度为256等,所以以mmdetection中的实现为例简单记录一下推理过程中的中间量的维度信息。 1.Backbone+fpn 以输入img为1024*1024为例 P6为P5直接...
Faster RCNN中边框回归的方法不同于Fast RCNN和SPP-Net,在后两者中,对任意大小的RoI得到固定长度的特征,然后将特征喂入回归器得到bounding box,回归器的权重被所有RoI共享。而在RPN中,使用1x1卷积实现回归器,这意味着每个位置使用的权重是不一样的。而且每个尺度和长宽比使用的回归器也不同,即每个位置有k个回归...
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),...
你需要创建一个配置文件来定义你的Faster R-CNN训练任务。配置文件通常是一个YAML文件,例如configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py。 你可以根据自己的需求修改这个配置文件。例如,如果你想修改类别数量,你可以找到class_num字段并修改其值。 训练命令示例: python tools/train.py ${config_file} ...
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', backbone=dict( type='ResNet', depth=101, ...
Faster RCNN配置文件faster_rcnn_r50_fpn.py中的 type='FasterRCNN', 说明了这是一个Faster RCNN模型,对应的是mmdetection/mmdet/models/detectors/faster_rcnn.py文件,主要内容如下: from..builderimportDETECTORSfrom.two_stageimportTwoStageDetector
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...
import os from mmdet.apis import init_detector, inference_detector def demo_mmdet(): base_dir = r'D:\Program Files\Third_Part_Lib\mmdetection' # mmdetection的安装目录 config_file = os.path.join(base_dir, r'configs\faster_rcnn\faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py') # download the checkpoint...