一.RPN锚框信息生成 上文的最后,我们生成了用于计算锚框信息的特征(源代码在inference模式中不进行锚框生成,而是外部生成好feed进网络,training模式下在向前传播时直接生成锚框,不过实际上没什么区别,锚框生成的讲解见『计算机视觉』Mask-RCNN_锚框生成): rpn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5, P6] 接下来,我们基于上述特征首先生成锚框的信息,包含每个锚框的前景/背景得分信息及每个锚框的坐标修正信息. 接前文主函数,我们初始化rpn m…

项目源码 一.Faster-RCNN简介 『cs231n』Faster_RCNN 『计算机视觉』Faster-RCNN学习_其一:目标检测及RCNN谱系 一篇讲的非常明白的文章:一文读懂Faster RCNN (1)输入测试图像: (2)将整张图片输入CNN,进行特征提取: (3)用RPN生成建议窗口(proposals),每张图片保留约300个建议窗口: (4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上: (5)通过RoI pooling层使每个RoI生成固定尺寸的featu…

RCNN介绍 目标检测-RCNN系列 一文读懂Faster RCNN 一.目标检测 1.两个任务 目标检测可以拆分成两个任务:识别和定位 图像识别(classification)输入:图片输出:物体的类别评估方法:准确率 定位(localization)输入:图片输出:方框在图片中的位置(x,y,w,h)评估方法:检测评价函数 intersection-over-union ( IOU ) 对于识别任务,卷积神经网络可以很好的帮助我们完成,但是定位任务则更加麻烦一些,我们接下来讨论一下定位任务的…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

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下图Github地址:Mask_RCNN       Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask…

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零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker…

一.模块概述 上节的最后,我们进行了如下操作获取了有限的proposal, # [IMAGES_PER_GPU, num_rois, (y1, x1, y2, x2)] # IMAGES_PER_GPU取代了batch,之后说的batch都是IMAGES_PER_GPU rpn_rois = ProposalLayer( proposal_count=proposal_count, nms_threshold=config.RPN_NMS_THRESHOLD, # 0.7 name="ROI&q…