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...
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 + ...
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.py @DETECTORS.register...
(步骤1)如果训练faster rcnn模型,就进入configures/faster_rcnn/路径,选取配置文件: faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py (步骤2)vi faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py,会看到里面是: _base_ = [ '../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py', ...
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 ...
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', ...
该库提供了丰富的目标检测算法,包括经典的 Faster R-CNN、YOLO 和最新的一些研究成果,非常方便于研究者和工程师进行模型的训练和推理。具有高度模块化和可扩展性的设计,使得用户可以非常灵活地进行个性化配置和二次开发。这一工具箱已经成为目标检测领域的事实标准之一,被广泛应用于学术研究和产业界。
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 代码运行次数:0