这两天有点思路准备修改基于Mask RCNN网络模型，思路整理了一下，准备跑一下Mask RCNN，最起码先把base模型跑通再进行修改实验嘛，结果这个Mask RCNN模型的demo环境搞了两天(⊙﹏⊙)b，为了这年这两天光荣的日子，还是写一篇博客纪念一下，也为其他小伙伴提供个参考。目录1、实验环境2、网络模型
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2024-04-16 09:47:19
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###################librealsense and Mask_RCNNcd RealSennse/librealsense2018091501/librealsense/wrappers/python/buildpy091601python2 tools/test20180916
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2018-09-17 09:13:00
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Configurations: BACKBONE resnet101 BACKBONE_STRIDES [4, 8, 16, 32, 64] BATCH_SIZE 2 BBOX_STD_DEV [0.1 0.1 0.2 0.2] COMPUTE_BACKBONE_SHAPE None DETECTI
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2021-04-23 10:58:00
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cd /home/luo/Desktop/MyFile/Mask_RCNN_Openpose_Realsense python realsense_mask_openpose_2019032601.py python realsense_mask_openpose_2019040201-savept
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2019-04-02 13:44:00
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文章内容来源于以下两篇文章的整合Mask RCNN: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37998710 Faster RCNN: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 https://zhuanlan.zhihu.com/p/63083743 （参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37998710 http
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2024-09-24 19:24:55
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cd DETECTRON/detectron/ python2 tools/infer_simple_ip_camera.py \ --cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml \ --output-dir ./det
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2018-09-15 19:38:00
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https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/Mask-RCNN https://www.learnopencv.com/deep-learning-based-object-detection-and-instance-segmentat
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2019-05-27 14:02:00
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1 概述Mask RCNN实际上是个实例分割算法（instance segmentation），这里对它进行介绍的原因是Mask RCNN与faster RCNN算法密不可分，只是在faster RCNN的分类支路、边框回归支路之外，增加了一个实例分割支路。改动虽然简单，但是Mask RCNN实例分割的效果非常出众，令人赞叹。个人认为Mask RCNN的核心贡献有两点：①证明faster RCNN
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2024-03-22 14:03:18
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文章目录Mask R-CNNDataset**输入数据的格式**网络结构**总体结构****Backbone****RPN****ROI Head** 急急如律令！offer速来见我！Mask R-CNNDataset输入数据的格式读入COCO标注格式的标注文件，可以得到图片及对应的标注。 标注的数据格式如下：输入网络的targets：batch为2，因此targets长度为2第一张图片中，共有
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2024-10-27 08:59:30
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目标检测的RCNN算法，将候选区域（region proposal）与 CNN 结合，分为四个步骤： 1.利用原图片生成1k~2k个候选区域(使用Selective Search方法) 2.对每个候选区域，使用CNN提取特征 3.将特征送入每一类的SVM分类器中，判断是否属于该类 4.修正候选框位置原论文中的结构图：候选区域的生成过去使用滑动窗口的方法去寻找可能存在物体的候选框，工作量非常大，且很
RPN是two-stage的标志性结构，并且其本身也是一个二分类的目标检测网络，因此在faster-rcnn的整个网络结构中能看到anchor的使用，回归和分类等操作，这里讲具体介绍一下。整个rpn部分代码在torchvison/models/detection/rpn.py中，其中定义了RPNHead，AnchorGenerator，RegionProposalNetwork三个模块。目录Anc
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2024-01-19 22:43:32
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# coding: utf-8 # In[323]: import osimport sysimport randomimport mathimport numpy as npimport skimage.ioimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as
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2019-03-05 15:33:00
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数据集目录结构(在train_data目录下)： pic目录下的部分图片： cv2_mask目录下部分图片： json目录下部分文件： labelme_json目录下部分文件： #############代码块一############## import osimport sysimport ran
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2018-08-20 16:11:00
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OpenPose 人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以 caffe 为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是抖
zzt笔记本环境配置 done # # To activate this environment, use # # $ conda activate wind_2021 # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactiva
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2021-04-23 12:24:00
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全卷积单阶段目标检测FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection基于anchor的目标检测的缺点一些anchor-free框架的缺点FCOS的关键概念center-ness实验部分还没看，以后有空再看引用 FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection取fullyz convol
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2024-03-28 12:39:09
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调用训练的模型，加载测试集，发现测试效果并不理想，所以，需要调整训练参数，继续训练模型
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2018-08-19 17:41:00
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