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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gensim word2vec库入门背景：词向量第一部分：基于计数的词向量共现矩阵绘制共现词嵌入图问题1.1：实现distinct_words问题1.2：实现compute_co_occurrence_matrix问题1.3：实现reduce_to_k_dim问题1.4：实现plot_embeddings问题1.5：共生图分析第二部分：基于词向量预测降低单词嵌入的维度问题2.1：GloVe Pl
oriented rcnn代码解析 文章目录rpn_head.forward_trainroi_head.forward_train class OrientedRCNN(RotatedTwoStageDetector) 类似rotated faster rcnn它们都继承两阶段检测器类。 所以训练的整体框架都如下：rpn_head.forward_train代码主体?outs = self(x)
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2024-05-26 18:38:14
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区域候选网络RPN（Region Proposal Network）的学习、理解RPN（Region Proposal Network）1、（Why?）为何提出RPN2、（Connection？）RPN与Faster RCNN网络的关联3、（What？）什么是RPN（Region Proposal Networks）4、（How？）RPN的具体实现5、（Sample？）RPN典型算例Anchor
rcnn代码—train.py个人理解学习，仅供参考！一、总体流程总体流程如下二、get_crnn代码解读1.函数入口在train.pymodel = crnn.get_crnn(config)通过get_rcnn函数与配置信息（config）构建基础模型 2.get_rcnn函数def get_crnn(config):
model = CRNN(config.MODEL.IMAGE_
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2024-04-29 21:40:34
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首先贴上代码原作者的github:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch（非代码作者，博文只解释代码）今天看完了simple-faster-rcnn-pytorch-master代码的最后一个train.py文件，是时候认真的总结一下了，我打算一共总结四篇博客用来详细的分析Faster-RCNN的代码的pytorch实现&nb
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2023-08-13 18:58:03
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目录1.RCNN是什么东西2.处理数据集2.1 code：下载VOC数据集（pascal_voc.py）2.2 code： 数据集预处理（pascal_voc_car.py）3.code区域候选建议（selectivesearch.py）1.RCNN是什么东西 主要做目标检测用的。2.处理数据集 &nbs
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2023-11-24 23:04:52
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RCNN详解RCNN即region proposals（候选区域） + CNN，是将CNN引入目标检测领域的开山之作（2014年），大大提高了目标检测的效果，在其后也是出现了更优异的变体Fast RCNN, Faster RCNN。下文按照RCNN的工作过程依次介绍1. 生成候选区域获取候选区域最直接的方式就是滑窗法了，但是滑窗法需要用一个固定大小的小窗口遍历整张图片，因此其有很多的局限性。所以一
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2024-03-04 09:34:11
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By 超神经内容提要：DOTA 数据集是用于航拍图像中的目标检测的大型图像数据集。它可用于发现和评估航拍图像中的物体。无论从数量还是质量上来说，在同类型数据集中都具有很大优势。关键词：航拍图像 遥感数据集 大规模遥感图像数据集，挑战 CV 难题目标检测一直都是计算机视觉中的一个重要而富有挑战性的问题。尽管过去十年，我们已经见证了目标检测在自然场景的重大进步，但在航拍图像领域，进展却
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2024-05-11 16:56:04
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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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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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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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重温RCNN系列RCNNSPP NETFast RCNNROI poolingFaster RCNNRPNRPN的loss：RPN正负样本选择：LOSS训练流程： 在接触目标检测之初，大体上很粗略的看过一遍RCNN系列，但是很多细节都清楚。 昨天又重温了一下RCNN，把网络的框架又认真的学习了一边。 RCNNR-CNN的简要步骤如下(1) 输入测试图像(2) 利用选择性搜索Selective
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2024-05-28 11:07:31
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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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之前的文章介绍过RCNN，有几个问题：a.训练分多步。R-CNN的训练先要fine tuning一个预训练的网络，然后针对每个类别都训练一个SVM分类器，最后还要用regressors对bounding-box进行回归，另外region proposal也要单独用selective search的方式获得，步骤比较繁琐。b.时间和内存消耗比较大。在训练SVM和回归的时候需要用网络训练的特征作为输入
一、研究意义 卷积神经网络（CNN）由于其强大的特征提取能力，近年来被广泛用于计算机视觉领域。1998年Yann LeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网络可以端到端的训练，并应用于文档识别。LeNet-5结构是CNN最经典的网络结构，而后发展的卷积神经网络结构都是由此版本衍生而来。 在过去六年中，由于深度学习和卷积网络的发展和进步，基于图像的目标检测和分类能力已经大大提高。
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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