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...
rpn_head.py文件内容如下: importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Ffrommmcv.cnnimportnormal_initfrommmcv.opsimportbatched_nmsfrom..builderimportHEADSfrom.anchor_headimportAnchorHeadfrom.rpn_test_mixinimportRPNTestMixin @HEADS.register_module()classRPNHead(RPNTestMixin, AnchorHead):...
在 RPNHead 中也会对此方法重写,这里使用的是均值为 0,方差为 0.01 的正态分布初始化卷积。 definit_weights(self):"""初始化 head 的权重"""# 使用均值为 0, 方差为 0.01 初始化normal_init(self.conv_cls,std=0.01)normal_init(self.conv_reg,std=0.01) (四)forward_single(RPNHead 会重写) forward...
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', backbone=dict( type='ResNet', ...
MMDetection源码解析:Faster RCNN(7)--ConvFCBBoxHead,Shared2FCBBoxHead和Shared4Conv1FCBBoxHead类,ConvFCBBoxHead类定义在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\convfc_bbox_head.py中,其作用是对共享特征层进行卷积和全连接操作,然后在forward到BBoxHead类中,而且也继
加载模型主要通过init_detector这个函数,注意模型的config_file文件和模型权重必须对应。 运行之后,输出下图。 这里顺便对config_file文件进行一个解析: configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py文件内容: 代码语言:javascript 复制 _base_='./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'model=dict(backbone=...
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...
ConvFCBBoxHead类定义在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\convfc_bbox_head.py中,其作用是对共享特征层进行卷积和全连接操作,然后在forward到BBoxHead类中,而且也继承自BBoxHead类.convfc_bbox_head.py还包含了Shared2FCBBoxHead和Shared4Conv1FCBBoxHead两个类. ...
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。
支持多个框架,开箱即用:该工具包直接支持多种流行的检测框架,如 Faster RCNN、Mask RCNN、RetinaNet 等。高效:所有基础边界框和掩码运算都在 GPU 上运行。不同模型的训练速度大约比 FAIR 的 Detectron 快 5% ~ 20%。当前最优:这是 MMDet 团队的代码库,该团队赢得了 2018 COCO 检测挑战赛的冠军。除了 ...