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目标边界和目标分数的全卷积网络。通过端到端的训练RPN来生成高质量的区域建议来提供给Fast R CNN ...
2018-08-02 17:19 0 3034 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 ...
 目标检测的复杂性由如下两个因素引起, 1. 大量的候选框需要处理, 2. 这些候选框的定位是很粗糙的, 必须被微调 Faster R-CNN 网络将提出候选框的网络(RPN)和检测网络(Fast R-CNN)融合到一个网络架构中, 从而很优雅的处理上面的两个问题, 即候选框的提出和候选框 ...
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 ...
Faster R-CNN教程 最后更新日期:2016年4月29日 本教程主要基于python版本的faster R-CNN,因为python layer的使用,这个版本会比matlab的版本速度慢10%,但是准确率应该是差不多的。 目前已经实现的有两种方式: Alternative ...
看到一篇循序渐进讲R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN演进的博文,写得非常好,摘入于此,方便查找和阅读。 object detection,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个 ...
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 ...
操作系统: Python版本: pip版本: 环境变量情况: ~/.bashrc内容,可以看到所有和PATH以及LD_LIBRARY_PAT ...
主要参考文章:1,从编程实现角度学习Faster R-CNN(附极简实现) 经常是做到一半发现收敛情况不理想,然后又回去看看这篇文章的细节。 另外两篇: 2,Faster R-CNN学习总结 这个主要是解释了18, 36是怎么算的 3,目标检测中region proposal ...