2.2 code: 数据集预处理(pascal_voc_car.py) 在RCNN论文中,有如下的流程: 一张图片经过处理之后会选出一些框,每个框经过CNN网络之后实现一个二分类。 在处理一张图片时,我们不是将一张图片中的所有图像类别判定出来,而是每次训练一类数据,判断框体里面是否含有这一类的数据。 因此RCNN的过程主要是:抽取数据集...
Faster-RCNN 是 RCNN 和 Fast-RCNN 的进化版,最大的创新是引入了区域生成网络 (RPN - Region Proposal Network),区域生成网络支持使用机器学习代替固定的算法找出图片中可能包含对象的区域,精度比固定的算法要高很多,而且速度也变快了。 从R-CNN到Fast R-CNN,再到本文的Faster R-CNN,目标检测的四个基本步骤(...
可以看到, Fast R-CNN 相比于 R-CNN,将特征提取、目标分类、边框回归都统一到一个网络中,唯一的瓶颈就在于 Region proposal 这一步,SS算法提取候选区域十分耗时,这将在 Faster R-CNN 中得到解决。 3. Faster R-CNN 原论文名:《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Network...
Faster R-CNN源代码的熟悉几乎是所有从事目标检测的人员必须迈过的坎,由于目录结构比较复杂而且广泛为人所用,涉及的东西非常多,所以我们使用的时候维持该目录结构不变,下面首先对它的目录结构进行完整的分析。 目录下包括caffe-fast-rcnn,data,experiments,lib,models,tools几大模块。 2.1 caffe-fast-rcnn 这是rcnn...
ROI_HEAD,这里采用VoxelRCNNHead; 2. VFE 模块 这里采用的MeanVFE, 这里的depth_downsample_factor为None,因为在cfgs/dataset_configs/kitti_dataset.yaml中没有定义。 MeanVFE的实现: 这里 3. BACKBONE_3D 模块 这里采用VoxelBackBone8x classVoxelBackBone8x(nn.Module):def__init__(self, model_cfg, input_...
代码源码 前情回顾:【论文笔记】R-CNN系列之论文理解 回到顶部 整体架构 由三部分组成 (1)提取特征的卷积网络extractor (2)输入特征获得建议框rois的rpn网络 (3)传入rois和特征图,获得分类结果和回归结果的分类网络classifier 伪代码: classFasterRCNN(nn.Module):def__init__(self, ...): ...
使用的代码 faster-rcnn.pytorch 重要参考 CNN目标检测(一):Faster RCNN详解 基於Resnet的Faster R-CNN網絡模型 重要参数 coco: 使用的数据集 coco数据集achor数量为3*4=12个 (P, Q):没有resize之前的原始图像大小. (M, N): 输入到网络的图像, 是resize之后的图像大小. ...
以下是一个基础的Faster R-CNN代码框架及其解释,以及训练与测试模型的指导。由于篇幅限制,代码将进行适当简化,但会保留关键部分。 1. Faster R-CNN基础代码框架 Faster R-CNN通常包含以下几个主要部分:数据预处理、特征提取(使用卷积神经网络)、区域提议网络(RPN)、RoI Pooling层、分类器和回归器。以下是一个简化的...