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 ...
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的時候 具體鏈接見參考資料第二條 ,上面寫着 這份代碼刪除注釋只有 行左右,而我看了差不多 天,自己和大佬的差距 ...
2020-09-28 16:02 0 451 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 ...
先上圖看一下Faster R-CNN操作流程: 圖片說明:Faster R-CNN=Fast R-CNN+RPN,其中Fast R-CNN結構不變;RPN負責生成proposals,配合最后一層的feature map,使用ROI Pooling,生成fixed length ...
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 ...
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, scor ...
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 ...
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 ...
http://blog.csdn.net/happyflyy/article/details/54917514 注意:整個RPN完全是筆者自己的理解,可能會有一些理解錯誤的地方。 1. RPN簡介 RPN是regional proposal networks的縮寫,是faster-RCNN ...