接着上篇的博客,我们获取imdb和roidb的数据后,就可以搭建网络进行训练了。 我们回到trian_rpn()函数里面,此时运行完了roidb, imdb = get_roidb(imdb_nam ...
.faster rcnn end end训练 . 训练入口及配置 . 数据准备 从train net.py:combined roidb imdb name 处开始,得到的是gt数据集。 输入: voc trainval , 输出:imdb , roidb。 imdb是datasets.pascal voc.pascal voc 类,训练图像总数为 . roidb: 长度为 , . 训练 跳转到 ...
2018-10-31 17:22 0 2718 推荐指数:
接着上篇的博客,我们获取imdb和roidb的数据后,就可以搭建网络进行训练了。 我们回到trian_rpn()函数里面,此时运行完了roidb, imdb = get_roidb(imdb_nam ...
这周看完faster-rcnn后,应该对其源码进行一个解析,以便后面的使用。 那首先直接先主函数出发py-faster-rcnn/tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py 我们在后端的运行命令为 python ./py-faster-rcnn/tools ...
一、 Faster-RCNN代码解释 先看看代码结构: Data: This directory holds (after you download them): Caffe models pre-trained on ImageNet Faster R-CNN ...
Faster R-CNN由一个推荐区域的全卷积网络和Fast R-CNN组成, Fast R-CNN使用推荐区域。整个网络的结构如下: 1.1 区域推荐网络 输入是一张图片(任意大小), 输出是目标推荐矩形框的集合,以及相应的目标打分。网络的前面使用了一个基本的卷积层集合 ...
接着上篇的博客,咱们继续看一下Faster RCNN的代码~ 上次大致讲完了Faster rcnn在训练时是如何获取imdb和roidb文件的,主要都在train_rpn()的get_roidb()函数中,train_rpn()函数后面的部分基本没什么需要讲的了,那我们再回到训练流程中 ...
这段时间看了不少论文,回头看看,感觉还是有必要将Faster rcnn的源码理解一下,毕竟后来很多方法都和它有相近之处,同时理解该框架也有助于以后自己修改和编写自己的框架。好的开始吧~ 这里我们跟着Faster rcnn的训练流程来一步一步梳理,进入tools ...
紧接着之前的博客,我们继续来看faster rcnn中的AnchorTargetLayer层: 该层定义在lib>rpn>中,见该层定义: 首先说一下这一层的目的是输出在特征图上所有点的anchors(经过二分类和回归); (1)输入blob:bottom[0]储存特征图信息 ...
上一篇我们说完了AnchorTargetLayer层,然后我将Faster rcnn中的其他层看了,这里把ROIPoolingLayer层说一下; 我先说一下它的实现原理:RPN生成的roi区域大小是对应与输入图像大小(而且每一个roi大小都不同,因为先是禅城九种anchors,又经过回归 ...