代码文件结构 bbox_transform.py # bounding box变换。 generate_anchors.py # 生成anchor,根据几种尺度和比例生成的anc ...
RPN网络是faster与fast的主要区别,输入特征图,输出region proposals以及相应的分数。 算偏移量时涉及到的公式: 这段代码主要生成anchors,算出anchors的偏移量,并根据与gt的overlaps,进行NMS及排序,赋予其相应的标签。 其中generate anchors.py的源码如下。这段代码生成不同宽高比 : , : , : 不同尺度 的anchors: 参 ...
2016-12-07 15:53 1 7420 推荐指数:
代码文件结构 bbox_transform.py # bounding box变换。 generate_anchors.py # 生成anchor,根据几种尺度和比例生成的anc ...
最先进的目标检测网络依赖于区域生成算法来假设目标位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已经减少了检测网络的运行时间,但也暴露出区域建议计算是个瓶颈。这篇文章,引出一个区域生成网络(RPN)和检测网络共享全图的卷积特征,因此使得区域建议几乎没有任何开销。RPN是一个在每一个位置同时预测 ...
faster r-cnn 1、问题 在fast r-cnn中,proposals已经成为速度提高的瓶颈。在本文中,使用深度网络来计算proposals, 使得与检测网络的计算量相比,proposals的计算量可忽略不计。为此,本文提出了RPN网络(Region ...
http://closure11.com/rcnn-fast-rcnn-faster-rcnn%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%E4%BA%8B/ 首先看fast r-cnn这篇论文,中间加入了有些博友的想法。 问题 目标检测主要面临两个问题:过多 ...
这段代码包括由输入图片随机生成相应的RoIs,并生成相应的blobs,由roidb得到相应的 minibatch。其代码如下。 ...
首先看下代码文件夹的说明(这部分转自:http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694) tools 在tools文件夹中, ...
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression NMS) NMS就是去除冗余的检测框,保留最好的一个。 产生proposal后使用分类网络给出每个框的每类置信度,使 ...
一、简介 Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection是发表于2019年CVPR的论文。文章中没有太多改造网络结构,计算成本也没增加多少,只是通过三个方面的改进就能在MSCOCO数据集上AP值比FPN Faster ...