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 作为二阶段检测器,第一阶段在特征图上生成密集的 anchor,通过简单的卷积筛选掉一些置信度很低的 anchor,并且控制正负样本 anchor 的比例,将这些 anchor 以及对应的特征送入第二阶段进行精细的分类和回归,第一阶段就相当是做了一个二分类。 图片输入到 ResNet 中进行特征提取,输出 4 个特征图,按照特...
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...
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, ...
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),...
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...
首先查看 faster_rcnn_r50_fpn.py 配置文件,可以发现有六个字段组成。注册的结构名称为 ‘FasterRCNN’ ,这个注册的结构可以在 mmdet/model/detectors/faster_rcnn.py 中找到,其是继承至 TwoStageDetector 父类。初始化的配置组成就是 faster_rcnn_r50_fpn.py 的配置组成。
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
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,可以设置模型的各种参数,如输入图像大小、学习率、迭代次数等。同时,还可以根据实际需要修改数据集路径、类别名等信息。 五、使用MMDetection 完成配置后,就可以开始使用MMDetection...