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。
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 + ...
以 Faster R-CNN 为例,在 COCO Val 数据集上性能表如下所示: 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...
思想比较简单,在mmdetection中的应用如下: 以faster rcnn为例子: _base_ = './faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' train_cfg = dict(rcnn=dict(sampler=dict(type='OHEMSampler'))) 1. 2. 第一行为你训练模型的配置文件,第二行把采样方式设置为在线难例挖掘。 todo: (1). GIoULoss 已经完成 (2)....
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...
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,...
1. Faster R-CNN Faster R-CNN 是一种经典的目标检测模型,mmdetection 中提供了对 Faster R-CNN 的预训练模型,通过在大规模数据集上进行训练,可以学习到更加丰富的特征表示,在各种数据集上都取得了优秀的检测效果。 2. Mask R-CNN Mask R-CNN 在 Faster R-CNN 的基础上进一步添加了实例分割的功能,mmdetectio...
work_dir = './work_dirs/libra_faster_rcnn_x101_64x4d_fpn_1x' # log文件和模型文件存储路径 load_from = None # 加载模型的路径,None表示从预训练模型加载 resume_from = None # 恢复训练模型的路径,None表示不进行训练模型的恢复 workflow = [('train', 1)] ...
本文记录 mmdetection 对 Faster RCNN 训练的流程,包括标签获取,anchor 生成,前向训练,以及各步骤中 tensor 的形状,仅供复习用处。mmdetection 版本为 2.11.0。 整体流程 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...
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 ...