rcnn开创性工作,但是计算时间太长,重复计算太大. spp_net将重复计算避免了. hcp是yan shuicheng那边的,是用bing生成regions,然后用normalized cut将这些regions进行聚类,然后将聚类后剩下较小数量的regions进cnn,其实整体思路也是rcnn,只是减少了regions的数量.当然,其工作目的不一样,其当时这么做主要是为了提高多类分类的效果,如果仅仅这么做会降低检测的准确率,但是多类分类效果肯定会提高.但是,今年看到他们的Detection…

在http://www.cnblogs.com/jianyingzhou/p/4086578.html中 提到 rcnn开创性工作,但是计算时间太长,重复计算太大. spp_net将重复计算避免了 我自己测试发现rcnn的确非常慢,因为窗口重叠,重复计算普遍 一下转自 http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ 对应的论文是:http://arxiv.org/pdf/1406.4729v2.pdf对应的slide:http://re…

首先看下代码文件夹的说明(这部分转自:http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694) tools 在tools文件夹中,是我们直接调用的最外层的封装文件.其中主要包含的文件为: _init_paths.py :用来初始化路径的,也就是之后的路径会join(path,*) compress_net.py:用来压缩参数的,使用了SVD来进行压缩,这里可以发现,作者对于fc6层和fc7层进行了压缩,也就是两个全连接层. demo.p…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一…

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN…

这段代码包括由输入图片随机生成相应的RoIs,并生成相应的blobs,由roidb得到相应的 minibatch.其代码如下. # -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshi…

# -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshick # -------------------------------------------------------- im…

RPN网络是faster与fast的主要区别,输入特征图,输出region proposals以及相应的分数. # -------------------------------------------------------- # Faster R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshick and…

A Loss Function for Learning Region Proposals 训练RPN时,只对两种anchor给予正标签:和gt_box有着最高的IoU && IoU超过0.7.如果对于 所有的gt_box,其IoU都小于0.3,则标记为负.损失函数定义如下: 其中i为一个mini-batch中某anchor的索引,pi表示其为目标的预测概率,pi*表示gt_box(正为1,否则为0). ti和ti*分别表示预测框的位置和gt_box框的位置.Lreg如下: bound-b…

论文看的云里雾里,希望通过阅读其代码来进一步了解. 参考:http://blog.csdn.net/sloanqin/article/details/51525692 首先是./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py,通过其main函数了解整个训练流程. if __name__ == '__main__': #建议读者调试这个函数,进去看看每个变量是怎么回事 args = parse_args() #解析系统传入的argv参数,解析完放到args中返回 print(…