运行fast rcnn的train,会进入ipython,要先exit退出才能继续运行程序 绘制图像时,用了命令: ./tools/train_net.py --gpu 0 --solver models/VGG_CNN_M_1024/solver.prototxt --weights data/fast_rcnn_models/vgg_cnn_m_1024_fast_rcnn_iter_40000.caffemodel --imdb Kakoutrain 2>&1 |tee out.log

第一步保存日志文件,用重定向即可: $TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE >& |tee out.log 第二步直接绘制: python plot_training_log.py testloss.png out.log 这个plot_training_log.py在这个目录下caffe-fast-rcnn/tools/extra 2是选择画哪种类型的图片,具体数字是代表哪个类型可以查看帮助信息看到: 0: Test accuracy vs. Ite

# -*- coding=utf-8 -*-''' import matplotlib.pyplot as plt import re logs=open('loss').read() #print logs pattern = re.compile('\ .*?Iteration (\d+)\, loss = (.*?)\n',re.S) result= re.findall(pattern,logs) print len(result) #end to end img={} c=0 iter

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线 <Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线>:可以看出使用caffe自带的工具包绘制loss曲线和accuracy曲线十分的方便简单,而这种方法看起来貌似只能分开绘制曲线,无法将两种曲线绘制在一张图上.但,我们有时为了更加直观的观察训练loss和测试loss,往往需要将这两种曲线绘制在一张图上.那如何解决呢?python接口,Pycaffe可以实现将这两种曲线绘制在一张图上. 目前,我知道的知识面中,Pyc

如同前几篇的可视化,这里采用的也是jupyter notebook来进行曲线绘制. // In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe #设置当前目录 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') os.chdir(caffe_ro

Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线 为什么要绘制loss和accuracy曲线?在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态,以便更好的优化网络的训练.本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时,利用caffe自带的工具包来绘制曲线.caffe中自带小工具: caffe-master/tools/extra/parse_log.sh, caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-

下面会介绍基于ResNet50的Mask RCNN网络,其中会涉及到RPN.FPN.ROIAlign以及分类.回归使用的损失函数等 介绍时所采用的MaskRCNN源码(python版本)来源于GitHub:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 下面的介绍都是基于这部分源码进行的(少数地方会和原始论文中有差别,不过不影响整个网络的理解) 一).整体框架结构 通过对代码的理解,重新绘制出一张MASKRCNN的整体架构图 二).分解各个节点 1)ResNet5

文章来源 DFann 版权声明:如果你觉得写的还可以,可以考虑打赏一下.转载请联系. https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78483779 简介 论文地址:Mask R-CNN 源代码:matterport - github 代码源于matterport的工作组,可以在github上fork它们组的工作. 软件必备 复现的Mask R-CNN是基于Python3,Keras,TensorFlow. Python 3.4+ Tensor

前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接:] to compute the exact values of the input features at four regularly sampled locations in each

(原文地址:http://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/64920428) 在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态,以便更好的优化网络的训练.本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时,如何利用caffe自带的一些实用的工具包来绘制曲线 一. 设置训练配置文件参数,保存训练时的参数至log文件 [python] view plain copy TOOLS=./build/tools LOG=example

之前在一次组会上,师弟诉苦说他用 UNet 处理一个病灶分割的任务,但效果极差,我看了他的数据后发现,那些病灶区域比起整张图而言非常的小,而 UNet 采用的损失函数通常是逐像素的分类损失,如此一来,网络只要能够分割出大部分背景,那么 loss 的值就可以下降很多,自然无法精细地分割出那些细小的病灶.反过来想,这其实类似于正负样本极不均衡的情况,网络拟合了大部分负样本后,即使正样本拟合得较差,整体的 loss 也已经很低了. 发现这个问题后,我就在想可不可以先用 Faster RCNN 之类的先

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作.基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask.Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销.此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中.如关键点检测.本文在COCO

之前看了Google官网的object_dectect 的源码,感觉Google大神写的还不错.最近想玩下Mask RCNN,就看了下源码,这里刚好当做总结和梳理.链接如下: Google官网的object_dectect:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection Mask RCNN: https://github.com/matterport/Mask_RCNN 一个使用tensorfl

Mask R-CNN 论文Mask R-CNN(ICCV 2017, Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick, arXiv:1703.06870) 这篇论文提出了一个概念简单,灵活,通用的目标实例分割框架,能够同时检测目标并进行实例分割.在原Faster R-CNN基础上添加了object mask分支与原目标检测任务分支并列.速度大约5 fps.另外,Mask R-CNN也很容易扩展到其它的任务,比如人体姿态评估. 原Fas

对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问题的算法中,选择最简单的那个.霍金在出版<时间简史>中说“书里每多一个数学公式,你的书将会少一半读者”.Mask R-CNN更是过分到一个数学公式都没有,而是通过对问题的透彻的分析,提出针对性非常强的解决方案,下面我们来一睹Mask R-CNN的真容. 动机 语义分割和物体检测是计算机视觉领域非常

摘要: Mask RCNN可以看做是一个通用实例分割架构. Mask RCNN以Faster RCNN原型,增加了一个分支用于分割任务. Mask RCNN比Faster RCNN速度慢一些,达到了5fps. 可用于人的姿态估计等其他任务: 1.Introduction 实例分割不仅要正确的找到图像中的objects,还要对其精确的分割.所以Instance Segmentation可以看做object dection和semantic segmentation的结合. Mask RCNN是Fa

原文:计算机视觉识别简史:从 AlexNet.ResNet 到 Mask RCNN 总是找不到原文,标记一下.        一切从这里开始:现代物体识别随着ConvNets的发展而发展,这一切始于2012年AlexNet以巨大优势赢得ILSVRC 2012.请注意,所有的物体识别方法都与ConvNet设计是正交的(任意ConvNet可以与任何对象识别方法相结合). ConvNets用作通用图像特征提取器. 2012年 AlexNet:AlexNet基于有着数十年历史的LeNet,它结合了数据增

Back in November, we open-sourced our implementation of Mask R-CNN, and since then it’s been forked 1400 times, used in a lot of projects, and improved upon by many generous contributors. We received a lot of questions as well, so in this post I’ll e

Mask RCNN 论文:Mask R-CNN 发表时间:2018 发表作者:(Facebook AI Research)Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, Ross Girshick 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接: Keras and TensorFlow版本代码链接:MxNet版本代码链接 Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,可以用

CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表