Faster RCNN算法訓練代碼解析（2）
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_name)，取得了imdb和roidb數據。 先進入第一階段的訓練： 進入 ...
原文：faster RCNN(keras版本)代碼講解(3)-訓練流程詳情
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2018-12-11 15:57 0 800 推薦指數：
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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 ...
faster rcnn流程
1、執行流程 數據准備 數據輸入 RPN模塊 RoI Proposal模塊 RCNN模塊 附錄 2、訓練過程 設$FRCN_ROOT=/data/houkai/faster-rcnn/py-faster-rcnn ...
關於Faster-RCNN訓練細節
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 ...
Faster-RCNN 訓練自己的數據
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 ...
Faster rcnn代碼理解（2）
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 ...
Faster RCNN代碼解析
1.faster_rcnn_end2end訓練 1.1訓練入口及配置 1.2 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_2007_trainval ...
Faster rcnn代碼理解（1）
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 ...