因此MaskRCNN的整个过程中都没有任何的DeConvolution操作。虽然FPN中有Deconv,但是FPN提取的不同level的feature最终是要通过roipooling缩小成(28, 28)大小,而不是传统segmentation将小size的feature map放大最后缩放到原图大小。
FasterRCNN 实现了 GeneralizedRCNN 中的 transform、backbone、rpn、roi_heads 接口: # FasterRCNN.__init__(...) super(FasterRCNN,self).__init__(backbone, rpn, roi_heads, transform) 对于transform 接口,使用 GeneralizedRCNNTransform 实现。从...
首先来看看基类 GeneralizedRCNN 的代码: class GeneralizedRCNN(nn.Module): def __init__(self, backbone, rpn, roi_heads, transform): super(GeneralizedRCNN, self).__init__() self.transform = transform self.backbone = backbone self.rpn = rpn self.roi_heads = roi_heads # used only on to...
作为torchvision 中目标检测基类,GeneralizedRCNN 继承了 torch.nn.Module,后续 FasterRCNN 、MaskRCNN 都继承 GeneralizedRCNN。 △ GeneralizedRCNN GeneralizedRCNN 继承基类 nn.Module 。首先来看看基类 GeneralizedRCNN 的代码: classGeneralizedRCNN(nn.Module):def__init__(self, backbone, rpn, roi_heads,...
# FasterRCNN.__init__(...)super(FasterRCNN,self).__init__(backbone,rpn,roi_heads,transform) 对于transform 接口,使用 GeneralizedRCNNTransform 实现。从代码变量名可以明显看到包含: 与缩放相关参数:min_size + max_size 与归一化相关参数:image_mean + image_std(对输入[0, 1]减去image_mean再除...
本文详细的介绍了 torchvision 中的 FasterRCNN 代码实现,并分析了作者认为重要的知识点,GeneralizedRCNN的代码以及FasterRCNN的训练等。帮助入门的小伙伴更好的理解模型细节的问题。 目前pytorch 已经在 torchvision 模块集成了 FasterRCNN 和 MaskRCNN 代码。考虑到帮助各位小伙伴理解模型细节问题,本文分析一下 Faster...
torchvision中Faster-rcnn接口 torchvision内部集成了Faster-rcnn的模型,其接口和调用方式野非常简洁,目前官方提供resnet50+rpn在coco上训练的模型,调用该模型只需要几行代码: 代码语言:javascript 复制 >>> import torch >>> import torchvision // 创建模型,pretrained=True将下载官方提供的coco2017模型 >>> model ...
pytorch版本为1.5 python版本为python3.7(只要是3问题不大) 内存最好32G, 数据集的那个类用了空间换时间的思想, 本来需要频繁IO装载图片张量, 我写的是直接一次性全拉到内存, IO次数大大减少, 缩短了训练单张图片的时间。 代码结构:
图1 Faster R-CNN代码结构 Generalized RCNN Transform 作为 Faster R-CNN 流程中的第一个和最后一个...