接着上篇的博客,我們獲取imdb和roidb的數據后,就可以搭建網絡進行訓練了。 我們回到trian_rpn()函數里面,此時運行完了roidb, imdb = get_roidb(imdb_nam ...
.faster rcnn end end訓練 . 訓練入口及配置 . 數據准備 從train net.py:combined roidb imdb name 處開始,得到的是gt數據集。 輸入: voc trainval , 輸出:imdb , roidb。 imdb是datasets.pascal voc.pascal voc 類,訓練圖像總數為 . roidb: 長度為 , . 訓練 跳轉到 ...
2018-10-31 17:22 0 2718 推薦指數:
接着上篇的博客,我們獲取imdb和roidb的數據后,就可以搭建網絡進行訓練了。 我們回到trian_rpn()函數里面,此時運行完了roidb, imdb = get_roidb(imdb_nam ...
這周看完faster-rcnn后,應該對其源碼進行一個解析,以便后面的使用。 那首先直接先主函數出發py-faster-rcnn/tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py 我們在后端的運行命令為 python ./py-faster-rcnn/tools ...
一、 Faster-RCNN代碼解釋 先看看代碼結構: Data: This directory holds (after you download them): Caffe models pre-trained on ImageNet Faster R-CNN ...
Faster R-CNN由一個推薦區域的全卷積網絡和Fast R-CNN組成, Fast R-CNN使用推薦區域。整個網絡的結構如下: 1.1 區域推薦網絡 輸入是一張圖片(任意大小), 輸出是目標推薦矩形框的集合,以及相應的目標打分。網絡的前面使用了一個基本的卷積層集合 ...
接着上篇的博客,咱們繼續看一下Faster RCNN的代碼~ 上次大致講完了Faster rcnn在訓練時是如何獲取imdb和roidb文件的,主要都在train_rpn()的get_roidb()函數中,train_rpn()函數后面的部分基本沒什么需要講的了,那我們再回到訓練流程中 ...
這段時間看了不少論文,回頭看看,感覺還是有必要將Faster rcnn的源碼理解一下,畢竟后來很多方法都和它有相近之處,同時理解該框架也有助於以后自己修改和編寫自己的框架。好的開始吧~ 這里我們跟着Faster rcnn的訓練流程來一步一步梳理,進入tools ...
緊接着之前的博客,我們繼續來看faster rcnn中的AnchorTargetLayer層: 該層定義在lib>rpn>中,見該層定義: 首先說一下這一層的目的是輸出在特征圖上所有點的anchors(經過二分類和回歸); (1)輸入blob:bottom[0]儲存特征圖信息 ...
上一篇我們說完了AnchorTargetLayer層,然后我將Faster rcnn中的其他層看了,這里把ROIPoolingLayer層說一下; 我先說一下它的實現原理:RPN生成的roi區域大小是對應與輸入圖像大小(而且每一個roi大小都不同,因為先是禪城九種anchors,又經過回歸 ...