接着上面，继续分析，下面接着rpn之后的内容开始分析。前面，我们分析了RPN，得到了一些框和背景。按照下图，把RPN的输出输入给RoI pooling进行一系列操作。 ① 定义输入数据RPN，将RPN的输出输入到RoI#coding:UTF-8
from __future__ import division
import random
import pprint
import sys
import
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2024-08-08 12:10:19
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文章目录faster rcnn 原理概括特征提取层的特点和其与feature mpa坐标映射的关系RPN layer详解ROI pooling详解分类层与第二次边框回归 faster rcnn 原理概括 fater rcnn就是一个几个不同功能的小卷积结合起来的一个大卷积，后面的全连接层同样可以用卷积层来代替。 我们输入的图片首先会被放缩到MxN的大小，然后经过一个特征提取网络得到我们的feat
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2024-03-31 21:45:48
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一、 Faster-RCNN代码解释先看看代码结构： Data:This directory holds (after you download them):Caffe models pre-trained on ImageNetFaster R-CNN modelsSymlinks to datasetsdemo 5张图片scripts 下载模型的脚本Experiments：logss
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2023-07-11 16:55:58
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python+uvicorn+fastapi背景使用python的同学，有没有因为不知道用什么接口来测试自己的代码而郁闷？这里我们使用python+uvicorn+fastapi来写一些接口DEMO，DEMO中的接口可能包含form-data、x-www-form-urlencoded、json的等等。安装和运行安装pip install fastapiFastAPI 是一个为你的 API 提供了
之前的文章简要介绍了Faster-RCNN等物体检测的算法，本文将从代码角度详细分析介绍Faster-RCNN的实现。本文使用的代码参考了che
如今，可供选择的Python web框架有不少，能帮助你更快更轻松地创建web应用。本文就将为大家介绍一些更现代、使用更广泛的web框架。1. FastAPIFastAPI致力于实现轻便和快速，笔者很喜欢它，它的开发速度和简单程度令人欣慰。这对于端点特别有用，因为它们除了逻辑之外通常没有太多内容，而且很可能不需要Django或TurboGears等工具提供的所有无用信息来创建。FastAPI也有非
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2024-05-24 12:29:58
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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config中的
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2024-03-05 22:30:52
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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： 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实现
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2024-04-25 12:04:29
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实战步骤一、进入环境进入ModelArts创建ModelArts Notebook在ModelArts中创建开发环境在Notebook中编写并执行代码二、数据准备下载代码和数据集安装依赖并引用三、神经网络搭建模型训练超参设置定义读取数据集函数设置模型训练参数定义神经网络结构开始训练四、测试部分参数定义结果绘制准备测试图片模型推理 物体检测-Faster R-CNN 物体检测是计算机视觉中的一个重
前言今天我们一起学习Faster RCNN，《Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks》这篇博客我们依然奉行老规矩，不求面面俱到，但求精简。希望可以帮到像我这样的小白。先看一下整体网络结构：算法初识1》算法能干什么？ 答：可以高效的检测图片中的物品所在区域并且给出图片中物品的类别。2》
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2024-04-16 09:50:19
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1.准备工作1.1 软件准备 首先，需要安装Caffe和pycaffe。 caffe原作者网页：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 欧新宇师兄的caffe安装说明：http://ouxinyu.github.io/Blogs
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2024-08-20 21:51:33
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刚接触物体检测领域,学习了Faster RCNN的论文及Tensorflow版本的源码,不得不说,读源码真的过瘾…不过确实能够帮助理解框架,下面按照Faster RCNN的预测过程介绍其整体流程整体框架 转载： Faster RCNN整体框架包括4部分: 一. 使用VGG16或者其他成熟的图片分类模型提取图片特征(feature map) 二. 将图片特征喂入RPN(Region Propos
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2024-03-22 15:52:16
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修改模型配置文件train.prototxt文件 input-data层的num_class数值由21改为类别数目； roi-data层的num_class数值由21改为类别数目； cls_score层的num_output数值由21改为类别数目； bbox_pred层的num_output数值由84改为类别数目*4；test.prototxt文件(c++dll调用的.prototxt也要改) c
最近工作需要，对faster rcnn的代码进行了研究。faster rcnn中除开常规的神经网络部分之外，最终要的部分应该是数据的读取和组织，论文中提到的anchor的生成，以及如何使用这些anchor去进行loss的计算，pooling layer也是一个custom layer,， 但并不是本文的创新，在fast rcnn中就有提到。首先我们来看数据读取和组织的部分。faster rcnn的
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2024-04-19 13:17:43
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faster RCNN模型是在fast RCNN的基础上，把候选区域集成到统一的网络中，形成端到端的检测模型。 faster RCNN可以简单地看做“区域生成网络 + fast RCNN“的系统，用区域生成网络RPN代替fast RCNN中的Selective Search方法产生候选区域。
区域生成网络（RPN）：RPN利用了SPP的映射机制，在最后一个卷积层上使用滑窗替代从原始图上滑窗。
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2024-03-22 14:02:47
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原理Faster RCNN主要可以分为四个内容：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网络用于生成区域建议框。该层通过softmax判断anchor
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2024-04-08 10:35:07
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源：Object Detection发展介绍Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的。经典的解决方案是使用: SS(selective search)产生proposal,之后使用像SVM之类的classifier进行分类，得到所有可能的目标. 使用SS的一个重要的弊端就是：特别耗时，而且使用像传统的SVM之类的浅层分类器，效果不佳。 鉴
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2024-08-22 11:39:22
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除了nms, roi_pooling, roi_align三部分用cuda完成，其他部分都是基于pytorch完成的。首先看一下整个文件结构（二级）：├── data│ ├── demo│ ├── imgs│ └── scripts├── experiments│ ├── cfgs│ &nbs
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2023-07-07 22:20:08
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Pytorch官方使用的示例代码如下：import torch
import torchvision
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
# For training
images, boxes = torch.rand(4, 3, 600, 1200), torch.rand
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2023-07-26 08:39:34
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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简单来说，RCNN使用以下四步实现目标检测： a. 在图像中确定约1000-2000个候选框 b. 对于每个候选框内图像块，使用深度网络提取特征 c. 对候选框
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2024-09-03 13:15:31
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