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 ...
代碼來源: https: github.com jwyang faster rcnn.pytorch 一 EasyDict 和 yaml 作者是使用EasyDict進行導入參數的 pip install easydict if you don t have it from easydict import EasyDict as edict C edict Consumers can get con ...
2020-02-04 19:09 0 215 推薦指數:
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 ...
代碼地址:https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 1.fasterRCNN.train():這個不是讓網絡進行訓練,而是讓module in training mode,有些module在traing model和testing ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...