转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 faster rcnn的基本结构 Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.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image的feature maps.该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层. Region Proposal Networks.RPN网络用于生成region proposa…

参考博客:::https://www.cnblogs.com/Dzhen/p/6845852.html 非常全面的解读参考:::https://blog.csdn.net/DaVinciL/article/details/81812454 下面我和大家一起从训练最开始学习作者如何将原始数据读入并通过RoIDataLayer转化成网络训练所需的数据的总体过程. 训练从./tools/train_net.py开始,进入主函数,我们只关注跟数据有关的模块. 首先是imdb, roidb = combi…

1. 通过代码理解faster-RCNN中的RPN http://blog.csdn.net/happyflyy/article/details/54917514 2. faster rcnn详解 R-CNN物体检测http://www.neurta.com/node/155 http://blog.csdn.net/u011746554/article/details/74999010 3. 源码解析 http://www.cnblogs.com/zf-blog/category/908817…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

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…

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…

论文 论文翻译 Faster R-CNN 主要分为两个部分: RPN(Region Proposal Network)生成高质量的 region proposal: Fast R-CNN 利用 region proposal 做出检测. 在论文中作者将 RPN 比作神经网络的注意力机制("attention" mechanisms),告诉网络看哪里.为了更好的理解,下面简要的叙述论文的关键内容. RPN Input:任意尺寸的图像 Output:一组带有目标得分的目标矩形 propos…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. <img…

https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound box regression详解 : http://download.csdn.net/download/zy1034092330/994…

前言 最近利用Faster R-CNN训练数据,使用ZF模型,效果无法有效提高.就想尝试对ZF的网络结构进行改造,记录下具体操作. 一.更改网络,训练初始化模型 这里为了方便,我们假设更换的网络名为LeNet. 首先,需要先训练在Faster R-CNN中用来初始化网络的模型:LeNet.caffemodel. 这里比较简单,直接用完整的LeNet去训练一部分数据(VOC2007,VOC2012均可),数据初始大小resize为224*224,即可得到初始化网络的模型. 二.在Faster R-…