网络输出获得了我们看create_architecture剩余的部分： 主要就是计算损失的部分_add_losses：整体的公式是这样的：分别介绍一下：分类损失： RPN这部分只计算label不为-1的部分的损失总共应该是RPN_BATCHSIZE=256个，把它对应的label和rpn_cls_score都选出来计算
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2024-04-25 12:03:58
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# 使用PyTorch实现Faster R-CNN进行目标检测
目标检测是计算机视觉中一个重要的任务，旨在识别图像中的对象并定位它们。Faster R-CNN是一种流行且高效的目标检测框架。本文将介绍如何使用PyTorch官方实现Faster R-CNN，并提供代码示例。
## Faster R-CNN简介
Faster R-CNN结合了区域提议网络（Region Proposal Netw
0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法，在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题（我真是太菜）1. 运行环境配置 代码的README里面说明了，环境要求既有是这个git里面的，还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境。基本上包括：python2.7CUDA（并行计算库）>=6.0cudnn（
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2024-02-22 13:21:15
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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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在R-CNN和Fast RCNN的基础上，在2016年提出了Faster RCNN网络模型，在结构上，Faster RCNN已经将候选区域的生成，特征提取，目标分类及目标框的回归都整合在了一个网络中，综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。接下来我们给大家详细介绍fasterRCNN网络模型。网络基本结构如下图所示：Faster RCNN可以看成是区域生成网络(RPN)与Fast RCNN的组
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2024-02-19 11:36:30
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在objects detection算法中，大概可以分为两大方向一、Two-Stage，这是一种Proposal-based的方法，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。精度高，但是速度慢。R-CNNFast R-CNNFaster R-CNNMask R-CNN二、
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2023-08-22 22:02:14
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1.backbone含义 backbone用于特征提取，通常使用的是VGG16或者ResNet网络，其中要经过4个pooling层，且经过多层卷积后层数也发生了变化，但仍要保证在进行下一次池化之前，特征图深度为上一次池化之前深度的两倍。故第一个pooling层的strides=4，第二个的st
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2024-04-09 15:23:40
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目录环境安装：pycuda安装：开源项目信息fasterRCNN的训练faster rcnn onnx实践第3步测试结果：第4步测试结果：单张图片测试代码：多张图片预测代码：第5步做了修改：第7步测试：第8步测试测试报错The input tensor cannot be reshaped to the requested shape：正确类别数量设置:测试正确结果：onnx转trt操作c++ 转
faster rcnn代码解读参考 之前rpn的anchor生成和target以及loss都有了，rpn环节以及是完整的了，下面就是rcnn环节。rcnn的输入其实就是rpn的输出。class rcnn_target_layer(nn.Module):
"""
Assign object detection proposals to ground-truth target
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2024-03-13 17:37:43
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Faster-RCNN 代码阅读笔记(一)代码链接:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch可以看到，网络结构分为三个部分:Backbone: VGG16Region Proposal NetworkClassfication and Regression1. BackboneFaster-RCNN 是以VGG16作为backb
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2024-03-22 15:46:35
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文章目录前言一、Faster RCNN整体流程二、PASCAL VOC2012数据集1.简介2.下载方式3.文件结构及含义三、加载数据集四、数据预处理1.流程2.标准化数据3.缩放4.将图片处理为统一尺寸5.数据预处理的输入输出五、Backbone六、RPN网络1.参数2. IoU3.正负样本4.RPN网络流程1. RPN（RegionProposalNetwork）forward过程2. RP
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2023-12-18 21:50:25
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作者丨白裳编辑丨极市平台导读 本文详细的介绍了 torchvision 中的 FasterRCNN 代码实现，并分析了作者认为重要的知识点，GeneralizedRCNN的代码以及FasterRCNN的训练等。帮助入门的小伙伴更好的理解模型细节的问题。目前 pytorch 已经在 torchvision 模块集成了 FasterRCNN 和 MaskRCNN 代码。考虑到帮助各位小伙伴
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2022-10-05 14:02:05
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之前一直是使用faster rcnn对其中的代码并不是很了解，这次刚好复现mask rcnn就仔细阅读了faster rcnn，主要参考代码是pytorch-faster-rcnn ，部分参考和借用了以下博客的图片 整体框架 首先图片进行放缩到W*H，然后送入vgg16(去掉了pool5)，得到feature map(W/16, H/16)然后feature map上每个点都
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2024-05-14 15:59:43
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本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记1.anchor_target_layer(rpn_cls_score, gt_boxes, gt_ishard, dontcare_areas, im_info, _feat_stride = [16,], anchor_scales = [4 ,8, 16, 32])代码逻辑调用(generate_anch
目标检测RCNN算法经历了RCNN->FAST RCNN->FASTER RCNN的递进演化。RCNN原理及实现步骤1. 在cpu端提取候选框：通过纹理或色彩等传统算法（SelectiveSearch）在原图中找到可能的候选框，通常为1k～2k个2. 将候选框归一缩放为统一大小，分别输入cnn网络提取特征3. 使用svm或softmax分类器分类，对于有目标框回归目标框体。缺点：需要现
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2024-04-03 09:30:19
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0. Faster RCNN概述论文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdfFaster R-CNN源自2016年发表在cs.CV上的论文《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》，使用RPN（建议区域网络）的实时物体检测，Faster R-C
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2024-03-22 15:51:25
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一、问题： 介绍一下FasterRCNN, 以及每一代的改进？二、答案（总结）： 1、 Faster-RCNN系列总共三个：分为RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN; 2、RCNN主要方法是： 1）首先，使用SS算法（图像处理算法：Selective search算法）在原图上自上而下提取出2000多个框图，即Region Proposal；
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2024-03-15 21:28:25
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L2 lossRPN网络中对于边框的预测是一个回归问题，通常可以选择平方损失函数，即L2损失。但是当预测值与目标值相差很大时，容易产生梯度爆炸。 &n
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2024-05-11 07:09:44
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下面这幅图最清晰地展示了Faster R-CNN的原理：基于tensorflow的实现：非极大值抑制（Non Maximum Suppression）：NMS操作步骤：1.选出候选框中得分最高的一个，图中红色的框2.去掉和红色的重叠度很高的候选框（重叠度用IOU计算，删除标准根据设定的阈值，如0.7），重叠度很高的候选框比较浪费计算，因此去掉。之后在剩余的框中继续采用以上顺序，选取边框，找到所有曾
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2024-04-09 14:55:03
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前言从本章开始就要进入学习faster rcnn的复现了，深入了解目标检测的核心，只有知道等多的细节才能有机会创造和改进，代码很多，所以我也是分章节更新。每次学会一个知识点就可以了。我写的有retinanet网络，代码阅读和复现难度较低，建议先去学习。后再来学习faster rcnn。候选框的生成目标检测的第一步，就是你要先生成框的位置信息，再去画出来，它是如何产生框的坐标点。以及如何按照一定大小
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2023-09-15 00:00:13
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