neck=dict( type='FPN', in_channels=[256,512,1024,2048],# 接收输入特征图的通道数 out_channels=256,# FPN的各个特征图的输出通道数 start_level=1,# 从1号输入特征图开始fpn add_extra_convs='on_input', num_outs=5)# 控制输出特征图个数 fpn=build_neck(neck).eval() # 构造四个虚拟的输入...
二. 编译运行 编译代码,并利用训练好的模型运行测试样例。 模型是基于 VGG16 在 PASCAL VOC 2007 上的训练结果做的检测。 1. 编译 打开lib文件夹下的 make.sh,根据提示修改,如果是 binary版本的 TensorFlow,需要关闭 D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI: [cpp]view plaincopy 1. ## if you install tf using already...
这部分主要是由Conv2d,MaxPool2d组成的特征提取网络,现在常用的有VGG,ResNet,ResNet50 FPN,ReXNets等,目前效果较好的是ResNet50 FPN。 若选择VGG,作为Backbone,输入shape为[3,800,992],得到输出shape为[1280,25,31],一张特征图。 若选择ResNet50 FPN,作为Backbone,输入shape为[3,1600,1300],输出为shape为[...
(1) 特征提取层: 使用的基础网络结构是PVANet,分别从stage1,stage2,stage3,stage4抽出特征,一种FPN(feature pyramid network)的思想。 (2) 特征融合层: 第一步抽出的特征层从后向前做上采样,然后Concat。 (3) 输出层: 输出一个score map和4个回归的框+1个角度信息,或者输出,一个scoremap和8个坐标信息。
FPN是一种用于目标检测的多尺度特征融合网络,它通过构建特征金字塔来融合不同尺度的信息。FPN的核心思想是将高分辨率的底层特征与高语义信息的顶层特征相结合,以提高目标检测的精度。 ResNet-50-FPN将ResNet-50的深度特征与FPN的多尺度信息融合能力相结合,形成了一种强大的网络结构。具体来说,ResNet-50-FPN首先使用...
使用的基础网络结构是PVANet,分别从stage1,stage2,stage3,stage4抽出特征,一种FPN(feature pyramid network)的思想。 (2) 特征融合层: 第一步抽出的特征层从后向前做上采样,然后Concat。 (3) 输出层: 输出一个score map和4个回归的框+1个角度信息,或者输出,一个scoremap和8个坐标信息。
Sparse R-CNN是一个比较强的目标检测Baseline,通过对稀疏可学习目标建议进行预测,然后再使用一个迭代结构(即dynamic head)来逐步完善预测。每个迭代阶段的输入由3个部分组成: Backbone提取的FPN特征 Proposal Boxes和Proposal Features 输出包括预测的box、相应的类以及目标特征 ...
核心代码 def __create_pyramid_features(C3, C4, C5, feature_size=256): """ Creates the FPN layers on top of the backbone features. 在ResNet基础上创建FPN金字塔特征:参照博客的框架图,输入[C3,C4,C5],返回5个特征级别[P3, P4, P5, P6, P7] ...
一直用VGG训练,几天前想看下ResNet的效果如何,因为SSD源码中有python实现的ResNet网络结构实现代码,包含ResNet101和ResNet152,直接拿ResNet101来训练,GTX1060配置,batchsize竟然只降到2才跑的起来,果然一直收敛不了。看了下model_libs.py里面的实现代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def ...
找到很多关于maskrcnn具体用法的代码,但是全是基于resnet50/101的,因需要训练的数据集并不复杂,resnet50的结构有点冗余,于是就把maskrcnn的backbone从resnet50改为resnet34结构。 找到model文件,将resnet50(侵删)部分代码做一定的修改,就可以得到resnet34的相关代码 下面是相关代码: 代码语言:javascript 代码运行...