一、coco格式数据准备 二、修改配置文件 sparsercnn.res50.100pro.3x.yaml NUM_CLASSES =1 person一类 三、模型训练 python train.py 训练完成在output目录下生成模型文件 四、模型测试 python demo.py
为了训练Sparse_RCNN模型，首先需要准备数据集，确保其遵循COCO格式。这包括下载或创建符合COCO标准的图像和标注文件，确保包含训练、验证和测试集。接下来，需要修改配置文件。使用`sparsercnn.res50.100pro.3x.yaml`作为模板，进行调整以适应自定义数据集的需求。特别地，修改`NUM_CLASSES`参数为1，对应...
Sparse RCNN在COCO数据集上是实现44.5AP,同时能够达到22FPS(ResNet-50 FPN)的速度。 Sparse RCNN兼顾训练高效和检测质量 Keywords Dense method and sparse method. Sparse R-CNN Learnable proposal box and Learnable proposal feature Dynamic instance interactive head Introduction Dense method and sparse method...
这个文件的目的是修改模型输出的size,numclass按照本次打算训练的数据集的类别设置。 6.2 修改config参数 路径:“detectron2/engine/defaults.py” –config-file:模型的配置文件,SparseRCNN的模型配置文件放在“projects/SparseRCNN/configs”下面。名字和预训练模型对应。 parser.add_argument("--config-file", defaul...
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Sparse R-CNN基于R-CNN框架,其提出了一种一对一稀疏交互的机制,同时借鉴了DETR的可学习候选目标的思想,并且结合二分匹配的标签分配策略和集合预测的形式,实现了端到端目标检测的效果,整个过程无需RPN和NMS。 前言 这段时间的paper不是E2E(End-to-End)就是Transformer,什么都拿Transformer往上套,然后个个都声称自...
在CrowdHuman 和 MS-COCO 两个数据集上进行了广泛的实验,验证了所提出的方法在不显著增加模型大小和计算量的情况下有效地提高了检测结果的质量。 2、相关工作 2.1、Dense Detector 从R-CNN、Fast R-CNN 到 Faster R-CNN,两阶段甚至多阶段的方法都与 CNN 紧密贴合,实现了端到端的训练方式。在这些方法中,首先获...
Sparse R-CNN基于R-CNN框架,其提出了一种一对一稀疏交互的机制,同时借鉴了DETR的可学习候选目标的思想,并且结合二分匹配的标签分配策略和集合预测的形式,实现了端到端目标检测的效果,整个过程无需RPN和NMS。 前言 这段时间的paper不是E2E(End-to-End)就是Transformer,什么都拿Transformer往上套,然后个个都声称自...
RCNNHead 如上图所示,RCNNHead 主要接收三个输入 fpn features, proposal boxes, proposal features,其中后面两个输入使用上述 initial 方式作为初始值,之后使用预测的 boxes 和 features 作为下一个 RCNNHead 的输入。所以这里是一个不断迭代不断修正的过程。首先使用 fpn features 和 proposal boxes 经过 roi-...
在近期众多E2E系列的目标检测方法中,CW之所以选中了Sparse R-CNN这个R-CNN家族的新晋小生,是因为它并未用到Transformer,同时又实现了E2E,原因也正如上面所说:它采用的是one-to-one的Label-Assignment。 有点搞笑的是,虽说它隶属于R-CNN家族,但从思想以及方法(甚至代码实现)上来看,其更像是DETR: End-to-End Obj...