这一节讲述proposal层,和这一层有关的结构图如下: proposal层的prototxt定义如下: layer { name: 'proposal' type: 'Python' bottom: 'rpn_cls_prob_reshape' bottom: 'rpn_bbox_pred' bottom: 'im_info' top: 'rpn_rois' # top: 'rpn_scores' python_param { module: 'rpn.proposal_layer' laye…

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…

紧接着之前的博客,我们继续来看faster rcnn中的AnchorTargetLayer层: 该层定义在lib>rpn>中,见该层定义: 首先说一下这一层的目的是输出在特征图上所有点的anchors(经过二分类和回归): (1)输入blob:bottom[0]储存特征图信息,bottom[1]储存gt框坐标,bottom[2]储存im_info信息: (2)输出blob:top[0]存储anchors的label值(fg是1,bg是0,-1类不关心),top[1]存储的是生成的anchors…

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…

接着上篇的博客,咱们继续看一下Faster RCNN的代码- 上次大致讲完了Faster rcnn在训练时是如何获取imdb和roidb文件的,主要都在train_rpn()的get_roidb()函数中,train_rpn()函数后面的部分基本没什么需要讲的了,那我们再回到训练流程中来: 这一步训练的网络结构见下图: 训练的第一步就这么完成了(RPN网络使用gt_roidb训练完成),还有,这里的train_rpn()函数中有涉及到train_net()函数,即用来训练得到网络模型,我会在训练…

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf 代码下载: https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn (MATLAB)    https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn (Python) Abstract State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to…

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…

这段时间看了不少论文,回头看看,感觉还是有必要将Faster rcnn的源码理解一下,毕竟后来很多方法都和它有相近之处,同时理解该框架也有助于以后自己修改和编写自己的框架.好的开始吧- 这里我们跟着Faster rcnn的训练流程来一步一步梳理,进入tools\train_faster_rcnn_alt_opt.py中: 首先从__main__入口处进入,如下: 上图中首先对终端中的命令行进行解析,获取相关的命令参数:然后利用mp.Queue()创建一个多线程的对象,再利用get_solvers…

1.faster_rcnn_end2end训练 1.1训练入口及配置 def train(): cfg.GPU_ID = 0 cfg_file = "../experiments/cfgs/faster_rcnn_end2end.yml" cfg_from_file(cfg_file) if not False: # fix the random seeds (numpy and caffe) for reproducibility np.random.seed(cfg.RNG_SEE…

这一节讲述roi-data层,和这一层有关的结构图如下: roi-data层的prototxt定义如下: layer { name: 'roi-data' type: 'Python' bottom: 'rpn_rois' bottom: 'gt_boxes' top: 'rois' top: 'labels' top: 'bbox_targets' top: 'bbox_inside_weights' top: 'bbox_outside_weights' python_param { mod…

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=2 # 设置使用的GPU tfconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) # 如果分类的GPU没有,允许tf自动分配设备 tfconfig=tf.gpu_options.allow_growth=True # Gpu 按需增加 sess=tf.Session(config=tfconfig) 定义resnet 类 class resnetv1(Network):#…

这一节讲述rpn-data层,和这一层有关的结构图如下: rpn-data层的prototxt定义如下: layer { name: 'rpn-data' type: 'Python' bottom: 'rpn_cls_score' bottom: 'gt_boxes' bottom: 'im_info' bottom: 'data' top: 'rpn_labels' top: 'rpn_bbox_targets' top: 'rpn_bbox_inside_weights' top: 'rp…

http://www.cnblogs.com/houkai/p/6824455.html http://blog.csdn.net/u014696921/article/details/60321425…

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第二篇   推断(测试)过程不使用RPN时代码运行流程 作者:Jiang Wu  原文见:https://home.cnblogs.com/u/deeplearning1314/ 原因:网上tensorflow版Faster RCNN代码解析较少(猜测是代码调用关系太复杂,没人愿意写),为便于交流学习,本人深入理解代码同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正.(吴疆   2018.7.4) 感谢:网上大神--…

四个层的forward函数分析: RoIDataLayer:读数据,随机打乱等 AnchorTargetLayer:输出所有anchors(这里分析这个) ProposalLayer:用产生的anchors平移整图,裁剪出界.移除低于阈值的的anchors,排序后使用nms,返回顶部排名的anchors ProposalTargetLayer:将proposals分配给gt物体.得出proposal的分类标签和box的回归目标. 紧接着之前的博客,我们继续来看faster rcnn中的Ancho…

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…

本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流,一步步带领读者理解目标检测的工作原理,作者本人也提供了 Luminoth 实现,供大家参考.   Luminoth 实现:https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 去年,我们决定深入了解 Faster R-CNN,阅读原始论文以及其中引用到的其他论文,现在我们对其工作方式和实现方法有了清晰的理解. 我们最终在 Luminoth…

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL…

目标检测解决的是计算机视觉任务的基本问题:即What objects are where?图像中有什么目标,在哪里?这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是要检测的目标, 还要在图片中标记出它的位置, 用边框或红色方框把目标圈起来.如下图 目前存在的一些挑战在于:除了计算机视觉任务都存在的不同视角.不同光照条件以及类内差异等之外,还存在目标旋转和尺度变化(如小目标),如何精确的目标定位,密集和遮挡条件下的目标检测,以及如何加快检测速度等. 下图是目标检测的发展历程: 以年为界,目标检测分为传统…

之前在fast rcnn,faster rcnn编译过程中USE_CUDNN := 1这一项一直是注释掉的(即不使用cudnn加速),编译会报错: 之所以会这样,是因为fast rcnn,faster rcnn代码默认是使用的cudnn v4,但我的服务器装的cudnn V6.0 解决这个问题有两种方法: http://blog.csdn.net/u010733679/article/details/52221404(这一个博客包含了两种方法) http://blog.csdn.net/rzjm…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com/pursuiting/ 摘要 目标检测依赖于区域proposals算法对目标的位置进行预测.SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间.然而proposals的计算仍是一个重要的瓶颈.本文提出了一个R…

由RCNN到FAST RCNN一个很重要的进步是实现了多任务的训练,但是仍然使用Selective Search算法来获得ROI,而FASTER RCNN就是把获得ROI的步骤使用一个深度网络RPN来实现.一个FASTER RCNN可以看作是一个RPN + FAST RCNN的组合,两者通过共享CONV LAYERS组合在一起. RPN网络 一张图片先经过CONV LAYERS得到feature map,图片的大小是任意的.然后,使用一个小的滑动网络,它与feature map的一个n*n的小窗…

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…

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 摘要 最先进的目标检测网络依靠区域提出算法来假设目标的位置.SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络的运行时间,使得区域提出计算成为一个瓶颈.在这项工作中,我们引入了一个区域提出网络(RPN),该网络与检测网络共享全图像的卷积特征,从而使近乎零成本的区域提出成为可能.RPN是一个全卷积网络,可以同时在每个位…

1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一. 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西,总之输出一个结果:如果是车 那是什么车. 最左边是数据输入层(input…

一. Faster-RCNN代码解释 先看看代码结构: Data: This directory holds (after you download them): Caffe models pre-trained on ImageNet Faster R-CNN models Symlinks to datasets demo 5张图片 scripts 下载模型的脚本 Experiments: logs scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh cfgs/faster_rcn…

论文标题:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译:基于区域提议(Region  Proposal)网络的实时目标检测 论文作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 Faster RCNN 的GitHub地址:https://gith…

0 - 背景 R-CNN中检测步骤分成很多步骤,fast-RCNN便基于此进行改进,将region proposals的特征提取融合成共享卷积层问题,但是,fast-RCNN仍然采用了selective search来进行region proposals的预测,者称为性能的瓶颈(selective search不能在GPU上运行,还没搞懂为何?).因此faster-RCNN提出采用RPN网络来生成region proposals,且RPN和ROI Pooling之前的特征提取共享特征提取卷积层来…

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…

一.创新点和解决的问题 创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显: 训练Region Proposal Networks与检测网络[Fast R-CNN]共享卷积层,大幅提高网络的检测速度. 解决的问题 继Fast R-CNN后,在CPU上实现的区域建议算法Selective Search[2s/image].EdgeB…