关于imdb和roidb的生成都是在函数train_rpn的中，所以我们从这个函数开始，逐个跟进看如何执行得到我们需要的imdb和roidb：
[python]
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1. def train_rpn(queue=None, imdb_name=None,
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2024-08-22 11:40:14
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文章目录前言1. 创建 YOLOv4-CSP 模型2. 使用 tf.data.Dataset3. 对 COCO 2017 数据集的处理3.1 处理 COCO 2017 数据集的标注信息3.2 对类别编号的处理3.3 设置图片相关路径模型架构、指标、损失函数之间的关系4. 损失函数4.1 原始的损失函数4.2 改进后的损失函数5. 使用 COCO 的 AP 指标6. 关于学习率衰减7. DIOU-
对Faster RCNN的详解类文章实在是数都数不过来，这些详解类的文章大多是从网络结构角度出发，对于Faster RCNN的训练流程介绍的比较少。从我个人的经历来看，感觉单纯的理解网络结构对Faster RCNN理解的还不够透彻，尤其是生成有效anchor这一块。因此本文从Faster RCNN的训练流程这个角度出发，对Faster RCNN进行详解，重点对anchor相关的操作进行细致分支。本
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2024-07-05 06:31:49
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看完颜色的物理和数学描述基础，再来分析颜色的哲学基础，颜色的人文语义属性。颜色的基本三属性为色相、明度和纯度。 来自于百科：色彩是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应。人对颜色的感觉不仅仅由光的物理性
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2024-07-31 17:53:25
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今天学习了下大名鼎鼎的cocoapods，这是一个第三方库管理插件。因为直接百度的安装和使用教程，在此过程中遇到几个坑，原因是有些贴子时间太久远，很多东西已经过时不用，再就是网上大量的copy贴，质量不保证。特此记录下这个时间点的最新方法。一，下载和安装 1）安装rvm，打开终端，敲入命令 &
文章目录一、Faster RCNN简介二、Faster RCNN算法流程1.算法流程2.Faster RCNN 网络的基本结构3.RPN网络（Region Proposal Network）3.1RPN网络结构3.2 anchor的定义3.3 RPN生成proposal的过程4.Faster RCNN框架三、论文解析补充1.fastrcnn分配两种anchor2.三种训练网络3.交替训练的过程4
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2024-03-20 12:46:15
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在Faster RCNN论文中与Fast RCNN的对比效果如下: 官方公布的Fast R-CNN在COCO test-dev数据集上的mAP@.5为35.9%，mAP@[.5,.95]为19.7；作者在论文中自己实现的Fast R-CNN在COCO test-dev上的mAP@.5为39.3%，mAP@[.5,.95]为19.3%，之所以比官方公布的指标高，作者认为原因在于：
# Python 解析 COCO 2017 数据
COCO（Common Objects in Context）是一个在图像处理和计算机视觉领域广泛使用的数据集。在这篇文章中，我们将深入了解如何使用 Python 解析 COCO 2017 数据集，并通过一些示例代码进行演示。我们还将用状态图和类图来展示解析过程的状态和数据结构。
## COCO 数据集简介
COCO 2017 数据集包含丰富
原创
2024-10-07 05:08:17
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COCO数据集概述COCO的全称是Common Objects in Context，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MS COCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。其行业地位就不再多少了，本文主要梳理一下该数据集包含的内容。下图是官网给出的可下载的数据集（更新时间2020年01月09日），从这里可看出其数据集主要包括有标注的和无标注的数据：2014：训练集 +
之前我一直使用 VOC 格式的数据来训练 YOLO, 这次整理下 COCO 格式的数据。当我们在COCO 官网下载数据后，是以下格式：.
├── annotations
| ├── captions_train2017.json
| ├── captions_val2017.json
| ├── instances_train2017.json
| ├── instances_val2017.js
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2023-07-11 16:53:46
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仅供学习参考，如有不足，敬请指正一：VOC数据集VOC官方网站：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/一般情况下，大家使用2007和2012比较多voc2007数据集地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.htmlvoc2012数据集地址：http://host.robots.ox.ac
在网上看了很多将coco数据集进行类别提取的代码，但是都只是简单的将bbox数据进行提取而不提取segmentation数据，以前没接触过COCO数据集的我只能硬啃COCO的数据结构，结合前人的代码谢了一份提取完整特征的代码。 PS：这套代码虽然能提取部分类别的信息，但是我没有将原有类别的编号进行重新排序，如我在提取car，bus，truck三类信息时，其原来的类别编号是3，6，
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言1. 框架与流程2. 模型细节2.1 Region Proposal Networks(RPN)2.1.1 anchors2.1.2 softmax分类2.1.3 bounding box regression2.1.4 Proposal Layer2.2 RoI pooling2.3 Classification3.
编辑：murufeng
Date：2020-6-29
【导读】今天我们来聊一聊在COCO数据集上成功刷榜的两大模型-CBNet和DetectoRS。它们先后刷新了COCO 数据集上的单模型目标检测精度的最高记录：单尺度测试CBNet—50.7AP和DetectoRS—53.3AP，多尺度测试CBNet—53.3AP和DetectoRS—54.7AP。论文：CBNet
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2024-07-18 23:55:15
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Chord是2001年由麻省理工学院提出的一种分布式查找算法，其核心思想就是要解决在P2P应用中遇到的基本问题：如何在P2P网络中高效的定位存储特定资源的节点。1、Chord是什么？Chord是一个算法，也是一个协议。作为一个算法，Chord可以从数学的角度严格证明其正确性和收敛性；作为一个协议，Chord详细定义了每个环节的消息类型。当然，Chord之所以受追捧，还有一个主要原因就是Chord足
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2024-08-20 13:04:18
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论文下载地址：RCNN：http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdfFast RCNN：https://arxiv.org/abs/1504.08083Faster RCNN：https://arxiv.org/abs/1506.01497RCNN系列是应用最广泛的目标检测的算法。本章我们主要讲解一下RCNN,Fa
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2024-05-29 06:19:13
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faster rcnn 原理 faster rcnn 总体流程Conv LayerRegion Propocal Networks（RPN）anchorssoftmax判定positive与negativebounding box regression原理proposalIoU去重 anchorNMSRoI poolingROI Align全连接层:参考文献 faster rcnn 总体流程Co
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2024-05-10 20:34:37
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这一节，我们写一写faster-RCNN.在上一节中，我们看到，fast-rcnn还是需要有个region proposal的生成过程，这个很不OK。尤其是对处女座来说，很不友好。那么faster-rcnn就是为了解决这个问题而存在的。既然CNN那么牛，既然可以用大把的参数来解决问题，为什么还要做乱七八糟的额外处理呢。归根结底还是对神经网络的不了解。不多说，上内容。第一部分 faster-rcnn
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2024-03-21 16:14:11
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Fast RCNN继2014年的RCNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。同样使用最大规模的网络，Fast RCNN和RCNN相比，训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32秒。在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几，约在66%-67%之间。思想基础：RCNN在输入图像中确定1000
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2024-02-13 12:50:56
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在进行“faster rcnn pytorch训练”之前，了解必要的环境配置和训练流程至关重要。本文将详细阐述如何在PyTorch中训练Faster R-CNN模型，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南。
## 环境准备
### 软硬件要求
在开始之前，需要确保有合适的软硬件环境支持。
| 组件 | 版本 | 兼
