实际上faster-rcnn对于输入的图片是有resize操作的,在resize的图片基础上提取feature map,而后generate一定数量的RoI. 我想首先去掉这个resize的操作,对每张图都是在原始图片基础上进行识别,所以要找到它到底在哪里resize了图片. 直接搜 grep 'resize' ./lib/ -r ./lib/crnn/utils.py: v.data.resize_(data.size()).copy_(data)./lib/model/config.py:#…

记pytorch版faster rcnn配置运行中的一些坑 项目地址 https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 一般安装配置参考README.md文件 配置详情 Python3.6 pytorch1.0 GPURTX2080 CUDA10.0 参考博客 https://blog.csdn.net/weixin_43380510/article/details/83004127 1. 分支爬取错误 git clone -b pytorch-1.0…

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…

下面的介绍都是基于VGG16 的Faster RCNN网络,各网络的差异在于Conv layers层提取特征时有细微差异,至于后续的RPN层.Pooling层及全连接的分类和目标定位基本相同. 一).整体框架 我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能 1).Conv layers提取特征图: 作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取input image的feature maps,该feature maps会用于后续的RPN层…

https://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694 https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html featuremap上每个滑窗中心对应原图的一个区域(感受野),其中心点替换掉上表中的(7.5,7.5)即可得到9个anchor的坐标. R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Pro…

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…

作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet.Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间.可是尽管如此,仍然不能在工程上做到实时检测,这主要是因为region proposal computation耗时在整个网络用时中的占比较高.比如,Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间,就几乎可以做到实时性.为此,该论文介绍了Region Proposal N…

主要参考文章:1,从编程实现角度学习Faster R-CNN(附极简实现) 经常是做到一半发现收敛情况不理想,然后又回去看看这篇文章的细节. 另外两篇: 2,Faster R-CNN学习总结      这个主要是解释了18, 36是怎么算的 3,目标检测中region proposal的作用? 主要研究了两个版本的 pytorch 代码,第一篇文章作者的实现,以及其提及的最简实现 两个实现我都深入看了并且修改了. Faster R-CNN是两阶段检测:rpn + fast rcnn.rpn最前面…

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect…

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…