Faster RCNN配置文件faster_rcnn_r50_fpn.py中的 说明了这是一个Faster RCNN模型,对应的是mmdetection/mmdet/models/detectors/faster_rcnn.py文件,主要内容如下: 由代码可知 ...
SingleRoIExtractor类定义在 mmdet models roi heads roi extractors single level roi extractor.py中,其作用是对ROI特征层进行特征提取,继承自BaseRoIExtractor类. 主要的函数有: init :初始化函数,设置finest scale的值,作为分配样本到FPN哪一层的依据 map roi levels ...
2021-07-19 15:18 0 163 推荐指数:
Faster RCNN配置文件faster_rcnn_r50_fpn.py中的 说明了这是一个Faster RCNN模型,对应的是mmdetection/mmdet/models/detectors/faster_rcnn.py文件,主要内容如下: 由代码可知 ...
BBoxHead类继承自nn.Module类,定义在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\bbox_head.py中,其作用是输出ROI Pooling的分类和回归值. 主要的函数有: (1) __init__():初始化函数,主要参数包括POI ...
Faster RCNN配置文件faster_rcnn_r50_fpn.py中的 设置了Backbone为ResNet. 设置了Neck为FPN.Backbone和Neck比较简单,就不详细介绍了,详细介绍一下RPN Head. 以上文件设置了RPN ...
ConvFCBBoxHead类定义在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\convfc_bbox_head.py中,其作用是对共享特征层进行卷积和全连接操作,然后在forward到BBoxHead类中,而且也继承自BBoxHead类 ...
faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py文件位于目录mmdetection/configs/faster_rcnn/下面,主要内容如下: 其中第1个配置文件说明了使用哪一个模型,第2个配置文件说明了训练的数据集,第3个配置文件说明了训练的参数,如学习率 ...
mmdetection安装过程中依靠https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/get_started.md 然后在安装第三步Install mmcv-full时,发现自己的cuda是10.1的,然后pytorch ...
faster rcnn是在fast rcnn的基础上,包装了RPN以及网络共享。首先,看一下除fast rcnn以外的内容。 tools 1._init_paths.py 初始化路径,要访问module/package的路径的加进去,给PYTHONPATH加上访问caffe和lib的路径 ...
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 ...