實際上faster-rcnn對於輸入的圖片是有resize操作的,在resize的圖片基礎上提取feature map,而后generate一定數量的RoI。 我想首先去掉這個resize的操作,對每張圖都是在原始圖片基礎上進行識別,所以要找到它到底在哪里resize了圖片。 直接搜 grep ...
月的最后一天,需要寫點什么。 通過前幾篇博客對Faster RCNN算是有了一個比較全面的認識,接下來的半個月斷斷續續寫了一些代碼,基本上復現了論文。利用torchvision的VGG 預訓練權重,在VOC trainval訓練 個epoch,最后VOC test的map在 . 左右。當然利用caffe預訓練的權重結果略好一些。 關於復現過程:起初只是對目標檢測方向突然有了興趣,想玩一玩,但是只 ...
2018-05-31 22:59 2 8552 推薦指數:
實際上faster-rcnn對於輸入的圖片是有resize操作的,在resize的圖片基礎上提取feature map,而后generate一定數量的RoI。 我想首先去掉這個resize的操作,對每張圖都是在原始圖片基礎上進行識別,所以要找到它到底在哪里resize了圖片。 直接搜 grep ...
代碼來自https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn 除了nms, roi_pooling, roi_align三部分用cuda完成,其他部分都是基於pytorch完成的。 首先看一下整個文件結構(二級): ├── data ...
經過RCNN和Fast RCNN的積淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faste ...
參考了Mask-RCNN實例分割模型的訓練教程: pytorch官方的Mask-RCNN實例分割模型訓練教程:TORCHVISION OBJECT DETECTION FINETUNING TUTORIAL 官方Mask-RCNN訓練教程的中文翻譯:手把手教你訓練自己的Mask ...
在前一篇隨筆中,數據制作成了VOC2007格式,可以用於Faster-RCNN的訓練。 1.針對數據的修改 修改datasets\VOCdevkit2007\VOCcode\VOCinit.m,我只做了兩類 修改function\fast_rcnn ...
文章轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 經過R-CNN和Fast RCNN的積淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在結構上,Faster RCNN已經將特征抽取(feature extraction ...
anchors 值的含義為在 feature maps 上進行滑窗操作(sliding window). 滑窗尺寸為 n×n, 如 3×3. 對於每個滑窗, 會生成 9 個 anchors, anch ...
Faster RCNN訓練: 四部訓練法: Faster R-CNN,可以大致分為兩個部分,一個是RPN網絡,另一個是Fast R-CNN網絡,前者是一種候選框(proposal)的推薦算法,而后者則是在此基礎上對框的位置和框內的物體的類別進行細致計算 ...