Classification subnet 主要是用来预测每个位置上A个anchors属于K个类别的概率 class ClassificationModel(nn.Module): def __init__(self, num_features_in, num_anchors=9, num_classes=80, prior=0.01, feature_size=256): super(ClassificationModel, self).__init__() self.num_classes = num_classes self...
(挑出128个赋予ground truth!)【RoIHead网络】 关于理论详情:整个model/util文件夹下的模块流程图:这个主要帮助我们理解数据流的流动过程。该网络的处理流程: model/utils/bbox_tools.py 文件 loc2bbox() 将源bbox+偏移和比例 == 解码 ==>目标bbox。正好是下面的逆过程 bbox2...
在上一节主要讲了RPN里面的AnchorTargetCreator,ProposalCreator,ProposalTargetCreator,而RPN网络的核心类RegionProposalNetwork还没讲,这里先看一下,代码在model/region_proposal_network.py里面,细节如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classRegionProposalNetwork(nn.Module):def__init__(self,in_c...
在具体的代码实现时,lib/model/rpn下的anchor_target_layer.py与 proposal_layer.py在类的初始化中均生成了所需的Anchor,下面从代码角度简单讲解一下生成过程,源代码文件见 lib/model/rpn/generate_anchors.py。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defgenerate_anchors(base_size=16,ratios=[0.5,1...
Detectron是Facebook的物体检测平台，今天宣布开源，它基于Caffe2，用Python写成，这次开放的代码中就包含了Mask R-CNN的实现。除此之外，Detectron还包含了ICCV 2017最佳学生论文RetinaNet，Ross Girshick（RBG）此前的研究Faster R-CNN和RPN、Fast R-CNN、以及R-FCN的实现。Detectron的基干（backbone）网络架构包括...
功能说明:利用Python web框架Django,将faster-rcnn的demo程序以网页形式展现出来,简而言之是基于B-S架构的编程,直观地以网页形式展示目标检测的功能。 运行环境:Window7 cpu Python2.7 Pycharm5.0 Django1.8x 一、功能预览 首先,启动服务器,将返回一个网址: http://127.0.0.1:8000/ 即本机地址 (模拟网页,本机同...
python train_frcnn.py -o simple -p annotate.txt 由于数据集较大,需要一段时间来训练模型。如果条件满足的话,可以使用GPU来加快训练过程。同样也可以尝试减少num_epochs参数来加快训练过程。 模型每训练好一次(有改进时),该特定时刻的权重将保存在与“model_frcnn.hdf5”相同的目录中。当对测试集进行预测时,...
forward_train():在这里实现层之间的连接关系,其实就是所谓的前向传播。当执行model(x)(该model为module的子类)的时候,底层自动调用forward方法计算结果。 simple_test():检测过程的前向传播forward调用的函数,通过最原始的nn.Module到父类BaseDetector的forward,继续由底层 ,层层向上调用到这里。
如果用词,提前分好词,词之间用空格隔开,python run.py --model TextCNN --word True 使用预训练词向量:utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量。 数据集、词表及对应的预训练词向量,已经打包好,详见THUCNews文件夹。 效果 完整项目和数据集代码获取地址: ...
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes) “` 4、完整的模型初始化:以下是使用PyTorch的Faster RCNN时,可能需要修改的完整模型初始化流程,以确保所有组件都正确配置了num_classes: “`python import torchvision.models as models ...