pycocotools Ubuntu+Anaconda或者Win10+Pytorch 1. 2. 3. 4. 5. 6. 最好使用GPU训练 命令行 conda create -n faster-rcnn python=3.7 # 创建环境 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:...
也就是说,我们直接利用Faster-RCNN建议框网络预测到的结果,并不是建议框在图片上的真实位置,需要解码才能得到真实位置。 而在训练的时候,我们需要计算loss函数,这个loss函数是相对于Faster-RCNN建议框网络的预测结果的。我们需要把图片输入到当前的Faster-RCNN建议框的网络中,得到建议框的结果;同时还需要进行编码,...
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...
基于RCNN、PyTorch实现目标检测 Batch大小为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.03。 口罩佩戴检测RCNNPyTorch 得分记录 陌上叁仟
3 Faster-RCNN的模型正式介绍:(对应于代码目录/simple-faster-rcnn-pytorch-master/model/文件夹) 下面正式开始介绍Faster-rcnn的训练部分的代码 一:trainer.py部分代码: 首先来看trainer.py,因为trainer.py里面实现了很多函数供train.py调用,trainer.py文件里函数结构如下图: ...
1 Faster-RCNN的数据读取及预处理部分:(对应于代码的/simple-faster-rcnn-pytorch-master/data文件夹):https://www.cnblogs.com/kerwins-AC/p/9734381.html 2 Faster-RCNN的模型准备部分:(对应于代码目录/simple-faster-rcnn-pytorch-master/model/utils/文件夹):https://www.cnblogs.com/kerwins-AC/p/975...
源码来自于https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch 这次只看了roi_pooling文件夹下的代码,其他的需要编译的文件跟这个类似。 roi_pooling目录 roi_pooling目录 -src文件夹下是c和cuda版本的源码,其中roi_pooling的操作的foward是c和cuda版本都有的,而backward仅写了cuda版本的代码。
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。
(1)边界框回归系数(回归目标):Faster R-CNN一个目标是产生能够匹配目标边界的好的边界框,其通过获取给定的边界框(这是前期阶段通过例如SS或者滑动窗口获取的,由左上角坐标或者中心点坐标、宽度和高度定义),并通过一组回归系数(也就是这里回归任务需要学习得到的)调整其左上角、宽度和高度来得到这些边界框...
改进:Fast RCNN Fast RCNN方法解决了RCNN方法三个问题: 问题一:测试时速度慢 RCNN一张图像内候选框之间大量重叠,提取特征操作冗余。 本文将整张图像归一化后直接送入深度网络。在邻接时,才加入候选框信息,在末尾的少数几层处理每个候选框。 问题二:训练时速度慢 ...