原文:r-cnn學習(六):RPN及AnchorTargetLayer學習

RPN網絡是faster與fast的主要區別,輸入特征圖,輸出region proposals以及相應的分數。 算偏移量時涉及到的公式: 這段代碼主要生成anchors,算出anchors的偏移量,並根據與gt的overlaps,進行NMS及排序,賦予其相應的標簽。 其中generate anchors.py的源碼如下。這段代碼生成不同寬高比 : , : , : 不同尺度 的anchors: 參 ...

2016-12-07 15:53 1 7420 推薦指數:

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學習Faster R-CNN代碼rpn(六)

代碼文件結構 bbox_transform.py # bounding box變換。 generate_anchors.py # 生成anchor,根據幾種尺度和比例生成的anc ...

Fri Aug 16 03:12:00 CST 2019 0 908
Faster R-CNN(RPN)

  最先進的目標檢測網絡依賴於區域生成算法來假設目標位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已經減少了檢測網絡的運行時間,但也暴露出區域建議計算是個瓶頸。這篇文章,引出一個區域生成網絡(RPN)和檢測網絡共享全圖的卷積特征,因此使得區域建議幾乎沒有任何開銷。RPN是一個在每一個位置同時預測 ...

Fri Aug 03 01:19:00 CST 2018 0 3034
r-cnn學習(二)

faster r-cnn 1、問題 在fast r-cnn中,proposals已經成為速度提高的瓶頸。在本文中,使用深度網絡來計算proposals, 使得與檢測網絡的計算量相比,proposals的計算量可忽略不計。為此,本文提出了RPN網絡(Region ...

Wed Nov 16 19:34:00 CST 2016 0 2765
r-cnn學習(一)

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這篇論文,中間加入了有些博友的想法。 問題 目標檢測主要面臨兩個問題:過多 ...

Wed Nov 16 07:00:00 CST 2016 0 3677
r-cnn學習(八):minibatch

這段代碼包括由輸入圖片隨機生成相應的RoIs,並生成相應的blobs,由roidb得到相應的 minibatch。其代碼如下。 ...

Mon Dec 12 00:18:00 CST 2016 0 1916
r-cnn學習(九):學習總結

首先看下代碼文件夾的說明(這部分轉自:http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694) tools 在tools文件夾中, ...

Mon Dec 12 17:58:00 CST 2016 0 1625
學習Faster R-CNN代碼nms(七)

非極大值抑制(Non-Maximum Suppression NMS) NMS就是去除冗余的檢測框,保留最好的一個。 產生proposal后使用分類網絡給出每個框的每類置信度,使 ...

Fri Aug 16 03:16:00 CST 2019 0 562
Libra R-CNN——“平衡學習” by Rose

一、簡介 Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection是發表於2019年CVPR的論文。文章中沒有太多改造網絡結構,計算成本也沒增加多少,只是通過三個方面的改進就能在MSCOCO數據集上AP值比FPN Faster ...

Thu Aug 29 23:36:00 CST 2019 0 345
 
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