faster rcnn需要理解的地方

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

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.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

首先放R-CNN的原理图 显然R-CNN的整过过程大致上划分为四步: 1.输入图片 2.生成候选窗口 3.对局部窗口进行特征提取(CNN) 4.分类(Classify regions) 而R-CNN的缺陷就在于对每个候选窗口都要进行特征提取,造成了计算时间成本很大. 再放Fast R-CNN的原理图 Fast R-CNN的提高速度的关键就在于将proposal的region映射到CNN的最后一层conv layer的feature map上,意味着一张图片只需要进行一次特征提取. 而既然R-CN

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

原文链接:http://lib.csdn.net/article/deeplearning/46182 paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &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:

写在前面: 我看的paper大多为Computer Vision.Deep Learning相关的paper,现在基本也处于入门阶段,一些理解可能不太正确.说到底,小女子才疏学浅,如果有错误及理解不透彻的地方,欢迎各位大神批评指正! E-mail:[email protected]. ------------------------------------------------ <Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Reg

基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN.Fast R-CNN.Faster R-CNN(转) 原文链接:https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方