代码来自https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn 除了nms, roi_pooling, roi_align三部分用cuda完成,其他部分都是基于pytorch完成的。 首先看一下整个文件结构(二级): ├── data ...
写在前面的话 在弄清楚RCNN Fast RCNN和Faster RCNN的原理和区别后,找到了一份开源代码 具体链接见参考资料第一条 研究。第一次看这份代码的时候,我直接去世 doge,pytorch也只是新手的我真的是原地爆炸,后来发现主要是自己沉不住气看,后面看另一篇博主的代码解析的时候 具体链接见参考资料第二条 ,上面写着 这份代码删除注释只有 行左右,而我看了差不多 天,自己和大佬的差距 ...
2020-09-28 16:02 0 451 推荐指数:
代码来自https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn 除了nms, roi_pooling, roi_align三部分用cuda完成,其他部分都是基于pytorch完成的。 首先看一下整个文件结构(二级): ├── data ...
先上图看一下Faster R-CNN操作流程: 图片说明:Faster R-CNN=Fast R-CNN+RPN,其中Fast R-CNN结构不变;RPN负责生成proposals,配合最后一层的feature map,使用ROI Pooling,生成fixed length ...
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 ...
这一节讲述proposal层,和这一层有关的结构图如下: proposal层的prototxt定义如下: 这一层的功能是对卷积网络中RPN输出的bbox_deltas, scor ...
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 ...
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 ...
http://blog.csdn.net/happyflyy/article/details/54917514 注意:整个RPN完全是笔者自己的理解,可能会有一些理解错误的地方。 1. RPN简介 RPN是regional proposal networks的缩写,是faster-RCNN ...