source activate faster-rcnn # 启动环境 conda install pytorch=1.5 torchvision=0.6 cudatoolkit=10.1 -c pytorch pip install pycocotools lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 2. 3. 4. 1 数据集 本项目使用VOC2007数据集对Faster R-CNN网络进行训练,所以需要提前制作好自定义数据集。
运行时watch -n 1 nvidia-smi实时查看电脑GPU的使用情况。 目录结构 训练集代码 # 需要导入的包 import torch from torch.utils import data # 获取迭代数据 from torch.autograd import Variable # 获取变量 import torchvision from torchvision.datasets import mnist # 获取数据集 import matplotlib.pyplot as plt...
在得到最终的检测结果后,使用非极大值抑制去除重叠的边界框,只保留置信度最高的边界框。 Faster R-CNN的主要贡献在于它将目标检测任务分解为两个阶段:区域建议生成和目标检测,并通过端到端的训练方式优化整个网络。这使得Faster R-CNN在目标检测任务中取得了显著的性能提升。 Faster R-CNN的架构图如下: 复制 输入...
PyTorch教程-14.8。基于区域的 CNN (R-CNN) 描述 除了第 14.7 节中描述的单次多框检测之外,基于区域的 CNN 或具有 CNN 特征的区域 (R-CNN) 也是将深度学习应用于对象检测的许多开创性方法之一 (Girshick等人,2014 年)。在本节中,我们将介绍 R-CNN 及其一系列改进:fast R-CNN ( Girshick, 2015 )、faster...
在PyTorch中,我们可以使用CNN模块轻松地构建自定义的CNN模型。通常,RCNN的CNN部分是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的。在训练过程中,RCNN通过RPN网络生成候选区域(Region proposals),然后使用CNN对候选区域进行分类和定位。因此,在模型设计阶段,我们需要关注CNN和RPN的设计,以及它们之间的融合方式。训练过程训练R...
基于Pytorch构建Faster-RCNN网络进行目标检测(一) 尽管R-CNN是物体检测的鼻祖,但其实最成熟投入使用的是faster-RCNN,而且在pytorch的torchvision内置了faster-RCNN模型,当然还内置了mask-RCNN,ssd等。既然已经内置了模型,而且考虑到代码的复杂度,我们也无需再重复制造轮子,但对模型本身还是需要了解一下其原理和过程。
本文将以PyTorch为基础,带你复现Faster R-CNN模型,从而深入理解其工作原理和实际应用。 首先,我们需要明确目标检测任务的目标。简单来说,目标检测就是对图像中的特定种类目标进行分类,并求出目标在图像中所处的位置。这个位置通常由一组坐标来表示,如矩形的左上角和右下角坐标(x1,y1,x2,y2)。 Faster R-CNN的...
在这篇文章中,我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论,以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。 1.语义分割、目标检测和实例分割 之前已经介绍过: 1、语义分割:在语义分割中,我们分配一个类标签(例如。狗、猫、人、背景等)对图像中的每个像素。 2、目标检测:
除了ROI对齐外,Mask R-CNN模型使用了性能更好的ResNetXt-101+FPN作为基础的特征抽取网络,提高了模型的整体性能。 二、Mask R-CNN实战 2.1、数据准备Penn-Fudan Database for Pedestrian Detection and Segmentation 2.2、数据封装 PennFudanDataset import os ...
$。pytorch 官方实现的 Faster R-CNN 就是使用的二分类的交叉熵损失 请添加图片描述 边界框回归损失和 Fast R-CNN 是一样的。$ p_i^$保证只对真实的边界框才计算损失。$ t$ 是直接预测出来的,$t^$则要根据 ground-truth 计算出来。 请添加图片描述 Faster R-CNN 训练 现在是联合训练(pytorch官方实现的...