1.介绍 图为faster rcnn的rpn层,接自conv5-3 图为faster rcnn 论文中关于RPN层的结构示意图 2 关于anchor: 一般是在最末层的 feature map 上再用3*3的窗口去卷积特征.当3*3的卷积核滑动到特征图的某一个位置时,以当前滑动窗口中心为中心映射到原图的一个区域(注意 feature map 上的一个点是可以映射到原图的一个区域的,这个很好理解,感受野起的作用啊-...),以原图上这个区域的中心对应一个尺度和长宽比,就是一个anchor了.fas…

 Faster R-CNN,由两个模块组成: 第一个模块是深度全卷积网络 RPN,用于 region proposal; 第二个模块是Fast R-CNN检测器,它使用了RPN产生的region proposal进行物体检测. 通过将 region proposal 融入 CNN 网络中, 整个系统是一个单一的,统一的对象检测网络. 具体为使用 RPN 的技术代替之前 Selection Search, 完成 region proposal, 那么 RPN 需要完成两个任务: 判断 ancho…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址: 论文:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分:rpn网络和r…

dropout是在训练神经网络模型时,样本数据过少,防止过拟合而采用的trick.那它是怎么做到防止过拟合的呢? 首先,想象我们现在只训练一个特定的网络,当迭代次数增多的时候,可能出现网络对训练集拟合的很好(在训练集上loss很小),但是对验证集的拟合程度很差的情况.所以,我们有了这样的想法:可不可以让每次跌代随机的去更新网络参数(weights),引入这样的随机性就可以增加网络generalize 的能力.所以就有了dropout . 在训练的时候,我们只需要按一定的概率(retaining…

1. https://www.wengbi.com/thread_88754_1.html (图) 2. https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79439212…

如果小伙伴的英语能力强可以直接阅读这里:https://stackoverflow.com/questions/45137835/what-the-impact-of-different-dimension-of-image-resizer-when-using-default-confi 和https://github.com/tensorflow/models/issues/1794 image_resizer { keep_aspect_ratio_resizer { min_dimens…

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 简介 Faster R-CNN是很经典的two-stage的目标检测方法,前面看了Selective Search以为在这里可以用到,但是作者在这篇文章里面没有采用Selective Search方法得到候选框,而是采用了Edge Boxes方法得到的候选框,好吧,再去看看这个方法到底快在哪里.Faster R-CNN分为两个过程,第一个过…

faster rcnn 主要分为四个部分: 1. convolutional part: 特征提取 可以使用vgg,resnet 等等 2.region proposal network: 生成 region proposals,通过softmax 判断anchors属于background 或者目标.再通过bounding box regression修正anchors的位置. 3. RoI pooling: 该层得到proposals的feature maps.作为全连接层的输入来判定目标…

转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络). cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用…

上一篇我们说完了AnchorTargetLayer层,然后我将Faster rcnn中的其他层看了,这里把ROIPoolingLayer层说一下: 我先说一下它的实现原理:RPN生成的roi区域大小是对应与输入图像大小(而且每一个roi大小都不同,因为先是禅城九种anchors,又经过回归,所以大小各不同),所以在ROIPoolingLayer层中,先将每一个roi区域映射到经过conv5的feature map上,然后roi对应于feature map上的这一块区域再经过pooling操作映射…