os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=2 # 设置使用的GPU tfconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) # 如果分类的GPU没有,允许tf自动分配设备 tfconfig=tf.gpu_options.allow_growth=True # Gpu 按需增加 sess=tf.Session(config=tfconfig) 定义resnet 类 class resnetv1(Network):#…

Faster RCNN原理分析(二):Region Proposal Networks详解 http://lib.csdn.net/article/deeplearning/61641 0814: A quick Introduction to Neural Networks: https://ujjwalkarn.me/2016/08/09/quick-intro-neural-networks/…

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…

之前实现过faster rcnn, 但是因为各种原因,有需要实现一次,而且发现许多博客都不全面.现在发现了一个比较全面的博客.自己根据这篇博客实现的也比较顺利.在此记录一下(照搬). 原博客:https://blog.csdn.net/char_QwQ/article/details/80980505 文章代码连接:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 显卡:TiTan RTX/Qudro K2200(丽台k2200).--我分别在两张显卡都…

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…

github地址:https://github.com/tensorflow/models.git 本文分析tutorial/image/cifar10教程项目的cifar10_input.py代码. 给外部调用的方法是: distorted_inputs()和inputs()cifar10.py文件调用了此文件中定义的方法. """Routine for decoding the CIFAR-10 binary file format."""…

注意:本文主要是学习用,发现了一个在faster rcnn训练流程写的比较详细的博客. 大部分内容来自以下博客连接:https://blog.csdn.net/weixin_37203756/article/details/79926543 以下为正文: 第一点:首先要明白faster rcnn目录下都有哪些文件夹,都有什么用处. 文件夹: data ----------------> 存放的是用于训练的数据集,一般我们用的都是voc2007的数据集,还有一个很重要的文件夹是imagenet_w…

主要参考文章:1,从编程实现角度学习Faster R-CNN(附极简实现) 经常是做到一半发现收敛情况不理想,然后又回去看看这篇文章的细节. 另外两篇: 2,Faster R-CNN学习总结      这个主要是解释了18, 36是怎么算的 3,目标检测中region proposal的作用? 主要研究了两个版本的 pytorch 代码,第一篇文章作者的实现,以及其提及的最简实现 两个实现我都深入看了并且修改了. Faster R-CNN是两阶段检测:rpn + fast rcnn.rpn最前面…

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…

接着上篇的博客,咱们继续看一下Faster RCNN的代码- 上次大致讲完了Faster rcnn在训练时是如何获取imdb和roidb文件的,主要都在train_rpn()的get_roidb()函数中,train_rpn()函数后面的部分基本没什么需要讲的了,那我们再回到训练流程中来: 这一步训练的网络结构见下图: 训练的第一步就这么完成了(RPN网络使用gt_roidb训练完成),还有,这里的train_rpn()函数中有涉及到train_net()函数,即用来训练得到网络模型,我会在训练…