3、NVIDIA GPU 战术核显卡和CNN model计算方式天然匹配的计算架构。 前面说到,CNN model是多层前馈神经网络的一种。众所周知,多层前馈神经的层数通常有5-20层,但是每层内的隐藏单元数量则非常巨量(比如CNN Model的某Conv层就可能有56x56x128个隐藏单元),如果采用CPU依次对这些单元进行计算,那么将十分耗时。但是,...
由此得到两点认识:1)3D结构很重要,因为BEV不足预测精确的3D BBox;2)point-voxel特征交互费时,影响效率。 设计的Voxel R-CNN model概览图如下: voxel RoI pooling是从3D voxel特征体中聚集spatial context。这里提出一个新操作符,voxel query,在3D特征体中找邻域voxel,可以聚类voxels。如图所示: 在一个距离范围寻...
model = crnn.get_crnn(config) 1. 通过get_rcnn函数与配置信息(config)构建基础模型 2.get_rcnn函数 AI检测代码解析 def get_crnn(config): model = CRNN(config.MODEL.IMAGE_SIZE.H, 1, config.MODEL.NUM_CLASSES + 1, config.MODEL.NUM_HIDDEN) model.apply(weights_init) return model 1. 2. ...
用第一步得到的 RPN 训练 Fast R-CNN:其中 Fast R-CNN 也用 ImageNet-pre-trained model 初始化(此时两个网络还没有共享特征) 用Fast R-CNN 初始化 RPN:固定共享的卷积层,仅微调 RPN 特有的层(此时两个网络开始共享) 在保持共享卷积层固定不变的情况下,微调 Fast R-CNN 的特有层。(两个网络共享相同的...
Faster R-CNN的训练,是在已经训练好的model(如VGG_CNN_M_1024,VGG,ZF)的基础上继续进行训练。实际中训练过程分为6个步骤: 在已经训练好的model上,训练RPN网络,对应stage1_rpn_train.pt 利用步骤1中训练好的RPN网络,收集proposals,对应rpn_test.pt 第一次训练Fast RCNN网络,对应stage1_fast_rcnn_train.pt ...
model=VGG16() output=model(input)print(output.shape) 1.2 调整VGG16 利用VGG16的特征提取部分作为Faster R-CNN的特征提取网络 利用后半部分的全连接网络作为Faster R-CNN的分类网络 defdecom_vgg16(pretrained =False): model=VGG16() feature=list(model.feature)#转化为listclassifier=list(model.classifier)...
#然后创建Inferencemodel: model = modellib.MaskRCNN(mode="inference",model_dir=MODEL_DIR,config=config) #加载模型权重 model.load_weights(weights_path, by_name=True) #执行目标检测 results = model.detect([image], verbose=1) #显示检测结果 ...
The applications of machine learning/deep learning (ML/DL) methods in meteorology have developed considerably in recent years. Massive amounts of meteorological data are conducive to improving the training effect and model performance of ML/DL, but the e
生成savedModel 原模型是使用tensorflow做backend的keras模型。源程序中的keras模型又被封装在MaskRCNN类中。我们要先取出被封装的keras模型,在源程序提供的demo.ipynb第三步后,我们提取出keras模型 AI检测代码解析 # Create model object in inference mode. ...
性能基准和Model ZOO：https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/MODEL_ZOO.md 另外，你们可能还想去RBG大神的FB帖子底下表达一波感谢（以及质问开源代码为何拖了这么久）：https://www.facebook.com/ross.girshick/posts/105261 Have fun~作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者 — 完 —加...