BBoxHead類繼承自nn.Module類,定義在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\bbox_head.py中,其作用是輸出ROI Pooling的分類和回歸值. 主要的函數有: (1) __init__():初始化函數,主要參數包括POI ...
Faster RCNN配置文件faster rcnn r fpn.py中的 設置了Backbone為ResNet. 設置了Neck為FPN.Backbone和Neck比較簡單,就不詳細介紹了,詳細介紹一下RPN Head. 以上文件設置了RPN Head為RPNHead RPNHead定義在mmdetection mmdet models dense heads rpn head.py文件里面 同 ...
2021-04-14 17:22 0 383 推薦指數:
BBoxHead類繼承自nn.Module類,定義在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\bbox_head.py中,其作用是輸出ROI Pooling的分類和回歸值. 主要的函數有: (1) __init__():初始化函數,主要參數包括POI ...
Faster RCNN配置文件faster_rcnn_r50_fpn.py中的 說明了這是一個Faster RCNN模型,對應的是mmdetection/mmdet/models/detectors/faster_rcnn.py文件,主要內容如下: 由代碼可知 ...
SingleRoIExtractor類定義在\mmdet\models\roi_heads\roi_extractors\single_level_roi_extractor.py中,其作用是對ROI特征層進行特征提取,繼承自BaseRoIExtractor類. 主要的函數 ...
ConvFCBBoxHead類定義在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\convfc_bbox_head.py中,其作用是對共享特征層進行卷積和全連接操作,然后在forward到BBoxHead類中,而且也繼承自BBoxHead類 ...
faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py文件位於目錄mmdetection/configs/faster_rcnn/下面,主要內容如下: 其中第1個配置文件說明了使用哪一個模型,第2個配置文件說明了訓練的數據集,第3個配置文件說明了訓練的參數,如學習率 ...
代碼作用:梳理在使用RPN時代碼運行流程,區別上一篇不使用RPN時的情形,運行流程主要涉及的py文件有demo.py、test.py、VGGnet_test.py 主要函數及作用: (1)demo.py函數為實例程序,主函數中首先get_network()獲取推斷過程要用的網絡結果函數 ...
如果把RPN看作一個黑盒子的話,我們最關心的問題是,輸入和輸出。RPN輸入的是一張圖片(更准確來說是feature map),輸出輸出一系列的矩形object proposals。 訓練步驟:1.將圖片輸入到VGG或ZF的可共享的卷積層中,得到最后可共享的卷積層的feature map ...
mmdetection安裝過程中依靠https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/get_started.md 然后在安裝第三步Install mmcv-full時,發現自己的cuda是10.1的,然后pytorch ...