targets=self.transform(images,targets)# transfrom的定义为class GeneralizedRCNNTransform(nn.Module),对images和target都进行resize等操作# 这里transform返回的images是ImageList类型(Tensors:tensor,image_sizes:List)features=self.backbone(images.tensors)# 这里backbone为resnet50_with_fpn。
mask-rcnn代码解读(四):rpn_feature_maps数据的处理 此处模拟 rpn_feature_maps数据的处理,最终得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox。 代码如下: import numpy as np ''' 层与层之间主要是中间变量H与W不一致,则此处模拟2层,分别改为8与4 ''' # 模拟某层,如p3 a1=np.ones((3,8,2)) # r...
# 代码如下(已可运行): 1. """ Mask R-CNN Base Configurations class and DATA treating class. Written by tang jun """ import os import cv2 as cv from PIL import Image import yaml import math import skimage.transform import scipy.ndimage import random from imgaug import augmenters as iaa im...
(batch_size,) + mrcnn_class_ids.shape, dtype=mrcnn_class_ids.dtype) batch_mrcnn_bbox = np.zeros( (batch_size,) + mrcnn_bbox.shape, dtype=mrcnn_bbox.dtype) batch_mrcnn_mask = np.zeros( (batch_size,) + mrcnn_mask.shape, dtype=mrcnn_mask.dtype) # If more instances t...
此处模拟 rpn_feature_maps数据的处理,最终得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox。 代码如下: import numpy as np ''' 层与层之间主要是中间变量H与W不一致,则此处模拟2层,分别改为8与4 ''' # 模拟某层,如p3 a1=np.ones((3,8,2)) # rpn_class_logits ...
Faster RCNN 整个网络每次只处理一张图片,这是和我们以前接触的网络按照batch处理图片的方式有所区别的;同时,代码中涉及到的 batch_size 不是图片的数量,而是每张图片里面提取出来的框的个数;mini_batch 是从一张图上提取出来的256个anchor,不同的是,caffe 版本的代码是使用2张图片,每张图片128个anchor进行训练。
Mask R-CNN代码解读 古界族邪神关注IP属地: 广东 0.0632020.03.12 14:13:27字数76阅读174 占个坑,等我搞完作业就写 前言:jupyter notebook最坑的就是每次改完其中一个py文件,都要重新启动一次,再在demo里cell Run All才能更新。我在做实验的时候,一天重启上百次都有可能。
mask-rcnn代码解读(四):rpn_feature_maps数据的处理 - mask-rcnn代码解读(四):rpn_feature_maps数据的处理 时间:2019-12-01 19:12:23 阅读:119 ...
1.Fast-RCNN简介 1.1 ROI层介绍 1.2RCNN与Fast-RCNN对比Fast-RCNN最后的模型不用训练的SVM分类器,以及单独训练的回归器,而是将两个统一为一个多任务的模型,提升精确度和速度 【图像目标检测】Fast-RCNN expensive in space and time: 由于需要对SVM和回归子进行训练,对任意一个objectproposal的特征都需要写进...
mask-rcnn的解读(三):batch_slice() 2019-12-01 01:23 −我已用随机生产函数取模拟5张图片各有8个box的坐标值,而后验证batch_slice()函数的意义。由于inputs_slice = [x[i] for x in inputs] output_slice = graph_fn(*inputs_slice)代码一时蒙蔽,故而对其深入理解,如下:代码... ...