毫無疑問,faster-rcnn是目標檢測領域的一個里程碑式的算法。本文主要是本人閱讀python版本的faster-rcnn代碼的一個記錄,算法的具體原理本文也會有介紹,但是為了對該算法有一個整體性的理解以及更好地理解本文,還需事先閱讀faster-rcnn的論文並參考網上的一些說明性的博客 ...
這一節講述proposal層,和這一層有關的結構圖如下: proposal層的prototxt定義如下: 這一層的功能是對卷積網絡中RPN輸出的bbox deltas, scores做后處理,主要步驟如下: 同上節中的第一步,生成anchor 將anchor和RPN網絡輸出的bbox deltas疊加,得到proposals,剔除超出圖像區域的proposal,並刪除在原圖尺度 不是輸入網絡的尺度 ...
2019-07-18 00:15 0 606 推薦指數:
毫無疑問,faster-rcnn是目標檢測領域的一個里程碑式的算法。本文主要是本人閱讀python版本的faster-rcnn代碼的一個記錄,算法的具體原理本文也會有介紹,但是為了對該算法有一個整體性的理解以及更好地理解本文,還需事先閱讀faster-rcnn的論文並參考網上的一些說明性的博客 ...
源碼地址:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 看到一個博客寫了對源碼的解析,寫的很簡潔全面,估計再寫也不可能比他寫的好了,不過還是簡單寫下源碼的解析及閱讀后的感受吧。https://blog.csdn.net/u012457308 ...
寫在前面的話 在弄清楚RCNN、Fast-RCNN和Faster-RCNN的原理和區別后,找到了一份開源代碼(具體鏈接見參考資料第一條)研究。第一次看這份代碼的時候,我直接去世(doge,pytorch也只是新手的我真的是原地爆炸,后來發現主要是自己沉不住氣看,后面看另一篇博主的代碼解析 ...
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 ...
在沒有出現sppnet之前,RCNN使用corp和warp來對圖片進行大小調整,這種操作會造成圖片信息失真和信息丟失。sppnet這個模型推出來之后(關於這個網絡的描述,可以看看之前寫的一篇理解:http://www.cnblogs.com/gongxijun/p/7172134.html),rg ...
5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VGG16預訓練權重,在VOC02007trainval訓練13個epoch,最后VOC2007test的map ...
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 ...