因为没有GPU,所以在CPU下训练自己的数据,中间遇到了各种各样的坑,还好没有放弃,特以此文记录此过程. 1.在CPU下配置faster r-cnn,参考博客:http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2.在CPU下训练数据集,需要对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smooth_L1_loss_layer改为CPU版本, 并重新编译.这位博主对其进行了修改,可直接进行替换:htt…

把r-cnn系列总结下,让整个流程更清晰. 整个系列是从r-cnn至spp-net到fast r-cnn再到faster r-cnn.  RCNN 输入图像,使用selective search来构造proposals(大小不一,需归一化),输入到CNN网络来提取特征, 并根据特征来判断是什么物体(分类器,将背景也当做一类物体),最后是对物体的区域(画的框)进行微调(回归器). 由下面的图可看出,RCNN分为四部分,ss(proposals),CNN,分类器,回归器,这四部分是相对独立的.改进的…

Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection? ECCV 2016   Liliang Zhang & Kaiming He 原文链接:http://arxiv.org/pdf/1607.07032v2.pdf Code : https://github.com/zhangliliang/RPN_BF/tree/RPN-pedestrian 摘要:行人检测被人 argue 说是特定课题,而不是general 的物体检测.虽然最近的深度物体…

如何才能将Faster R-CNN训练起来? 首先进入 Faster RCNN 的官网啦,即:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛... 按照官网安装教程,安装基本需求. Installation (sufficient for the demo) Clone the Faster R-CNN repository # Make…

faster rcnn test demo ---repaired for video input and save the image, label, score et al. into .mat format function script_faster_rcnn_demo() close all; clc; clear mex; clear is_valid_handle; % to clear init_key run(fullfile(fileparts(fileparts(mfile…

首先放R-CNN的原理图 显然R-CNN的整过过程大致上划分为四步: 1.输入图片 2.生成候选窗口 3.对局部窗口进行特征提取(CNN) 4.分类(Classify regions) 而R-CNN的缺陷就在于对每个候选窗口都要进行特征提取,造成了计算时间成本很大. 再放Fast R-CNN的原理图 Fast R-CNN的提高速度的关键就在于将proposal的region映射到CNN的最后一层conv layer的feature map上,意味着一张图片只需要进行一次特征提取. 而既然R-CN…

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既…

Faster R-CNN论文翻译   Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将区域推荐换成了神经网络,而且这个神经网络和Fast R-CNN的卷积网络一起复用,大大缩短了计算时间.同时mAP又上了一个台阶,我早就说过了,他们一定是在挤牙膏. F…

0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题(我真是太菜),代码地址如下: https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 1. 运行环境配置 代码的README里面说明了,环境要求既有是这个git里面的,还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境.基本上包括: python2.7 CUDA(并行计算库)>=6.0 cud…

转载请注明作者:梦里茶 Faster RCNN在Fast RCNN上更进一步,将Region Proposal也用神经网络来做,如果说Fast RCNN的最大贡献是ROI pooling layer和Multi task,那么RPN(Region Proposal Networks)就是Faster RCNN的最大亮点了.使用RPN产生的proposals比selective search要少很多(300vs2000),因此也一定程度上减少了后面detection的计算量. Introducti…