在本教程中，您将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充您的网络。你可以在DeepMind paper 阅读更多有关空间变换器网络的内容。空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括。空间变换器网络（简称STN）允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换，以增强模型的几何不变性。例如，它可以裁剪感兴趣的区域，缩放并校正图像的方向。而这可能是一种有用的机制，
为啥要提出pytorch版本呢？因为本人换电脑了，显卡升级为30系列，而30系列显卡的 CUDA 版本要求是 11.x ，不能在 tensorflow1.x 上运行。恰巧，之前代码版本是tensorflow 1.13.0的。哎....本来，尝试用tensorflow2.x 代替 tensorflow1.x，改一下 bug ，结果不一样的地方实在太多，还不好改，于是脱坑，建立 pytorch 版本的
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2024-09-25 20:11:25
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硬件需求： win10系统，pycharm，NIVIDA显卡以及下载好的Cuda源码地址：https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark 文章目录前言一、创建虚拟环境二、安装对应库1.pytorch2.ipython等其余安装包3.检验环境三、安装cocoapi四、安装深度学习加速库apex五、安装maskrcnn benchmark六
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2023-12-31 18:20:10
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pytorch faster rcnn softnmsfrcnn使用softnms方法一：pytorch复现版本的cpu版softnms（本方法可以跑通）0. 首先overview一波：inference共有两处用到nms1. 复制softnms_cpu_torch.py到lib/model/nms/2. 改test.py3. proposal.py附录 softnms_cpu_torch.py
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2024-10-29 20:37:51
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一、数据集准备（训练集验证集测试集的数据分别准备）1、标注数据集大多数人会用labelme来标注数据集，然后用labelme将每张标注图片都生成一个json文件。labelme教程网上很多，这里不再赘述。本人由于原图的标注目标很小，用labelme标注未免不精确，所以先用PS手动标注后再写代码把标注图转换成了labelme格式的json文件。结果如图： 2、将这些json文件
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2024-05-19 12:12:54
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用法： (max, max_indices) = torch.max(input, dim, keepdim=False)输入： input是输入的tensor，dim指定在哪一维度求最大值，keepdim表示是否需要保持输出的维度与输入一样，keepdim=True表示输出和输入的维度一样，keepdim=False表示输出的维度被压缩了，也就是输出会比输入低一个维度。输出： max为最大值的结
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2023-12-10 09:43:27
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10月份，Facebook发布了Mask R-CNN的pytorch版本— —maskrcnn benchmark。之前一直使用Tensorflow的版本，但是由于电脑配置不高，且数据量大（10w级），训练的时间巨长，因此考虑尝试pytorch版。由于博主本身不是学计算机的，编程能力较差，只是引用该算法做自己专业上的数据处理，所以花了好几天才把程序跑通，速度确实远远快于tensorflow版。
记录一次完全自己实现的深度学习炼丹过程（包括怎么初步设置的参数，怎么排错，记录第一次在kaggle的gpu上跑）。声明：本次训练的准确率并不高，因为为了想自己体验炼丹的过程，卷积层和池化层的kernel_size以及stride这些参数我都是自己手动设置的，并没有用现成的网络，所以期待下次自己的调参能使准确率变高。要导入的一些包：import torch
from torch import nn,
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2024-10-25 09:17:48
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.06870mask RCNN是He Kaiming2017的力作，其在进行目标检测的同时进行实例分割，取得了出色的效果，取得了COCO 2016比赛的冠军图像分割的方式：语义分割、实例分割、全景分割。如下图所示Mask RCNN沿用了Faster RCNN的思想。Mask RCNN = （ResNet-FPN) + (Fast RCN
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2024-03-22 14:08:33
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项目入口：
facebookresearch/maskrcnn-benchmarkgithub.com
别人的经验： 黄钦建：MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本)训练自己的数据以及避坑指南zhuanlan.zhihu.com
Slumbers：使用pytorch mask-rcnn进行目标检测/分割训练zhuanlan.zhihu
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2023-11-27 16:13:01
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一、概述注：本文章只作为自己在阅读mask rcnn时的笔记存档。目录一、概述二、模块结构三、代码解析模型输入变量构建图片特征提取（Resnet）特征融合产生锚点三·、代码精读ResNet构建：融合Feature map构建RPN网络Generate proposals（ProposalLayer）DetectionTargetLayerNetwork Headsfpn_classifer_gra
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2023-11-15 22:32:43
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最近需要做一个目标分割任务，但是没啥经验，所以准备从基础搞起，先学习如何使用经典的MaskRCNN来实现检测任务。MaskRCNN的原始版本是用TensorFlow写的，但是我没啥TensorFlow的经验，Pytorch稍微熟悉一点，而且去网上查了下都说Pytorch版本的MaskRCNN好像训练速度更快、效果更好一些，这一点就不发表看法了。MaskRCNN的数据集要比一般的分类任务、目标检测任
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2023-09-27 13:38:11
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# 使用 PyTorch 在 Windows 系统上训练 Mask R-CNN 模型
作为一名刚入行的开发者，开始使用深度学习框架训练自己的数据集可能会让你感到困惑。本文将带领你走过使用 PyTorch 在 Windows 环境下训练 Mask R-CNN 模型的整个过程。
## 流程概述
以下是整个训练过程的步骤概览：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
# 使用 Mask R-CNN 训练自己的数据集（PyTorch 代码示例）
在计算机视觉领域，目标检测是一项重要的任务。Mask R-CNN 是近年来流行的目标检测模型之一，它可以实现目标的定位和分割。本文将带领您通过使用 PyTorch 框架训练自己的数据集来了解 Mask R-CNN。
## 目标检测基础知识
目标检测的主要目标是检测图像中的目标并为每个检测结果提供精确的边界框（bou
ICCV2018最佳论文
一、Mask-RCNN流程Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，通过增加不同的分支，可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务，灵活而强大。Mask R-CNN进行目标检测与实例分割Mask R-CNN进行人体姿态识别其抽象架构如下：首先，输入一幅你想处
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2023-10-16 13:21:20
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运行环境 Ubuntu14.04.4MNIST数据集是大型的手写数字数据库，60000个训练集和10000个测试集。
一、下载MNIST数据集
cd /home/wjx/caffe/data/mnist./get_mnist.sh
二、格式转换
下载的原始数据集为二进制文件，需要转化成LEVELDB或LMDB才能被Caffe识别。
cd /home/wjx/caff
Mask RCNN作为实例分割的经典算法，对于图像分割的初学者来说，还是很有必要了解下的。原mask rcnn的Tensorflow版本是1.13，这里提供tf2.5的mask rcnn的github源码地址：https://github.com/zouyuelin/MASK_RCNN_2.5.0目录一、制作数据集1.下载安装labelme 2.标注数据集3.labelme数据集转化二、
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2024-05-29 11:35:06
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复制链接 论文题目：Mask R-CNN论文链接：论文链接论文代码：Facebook代码链接；Tensorflow版本代码链接； Keras and TensorFlow版本代码链接；MxNet版本代码链接一、Mask R-CNN是什么，可以做哪些任务？图1 Mask R-CNN整体架构Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“
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2024-09-24 19:24:30
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系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、troch.nn的定位二、torch.nn几大模块1.nn.Module__init()__方法forward()方法nn.Parameter()方法2.nn.functional库3.nn.Sequential()方法4.nn.optim方法总结 前言经过前面pytorch基本小API的学习，我们了解了pytorch的一些枝叶。接下来我们来重点学习pyt
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2024-07-14 10:34:30
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MASK RCNN学习笔记-训练自己的数据-如何重复训练以前的数据1、 开发环境2、安装mask-rcnn3、预训练模型下载4、 标记软件5、预训练数据集合6、利用labelme标记图像7、利用labelme生成图像数据文件8、训练数据 1、 开发环境mask-rcnn 在windows10 和 linux环境下均可以运行，笔者配置了两台机器，如下配置：
windows10：
显卡：GTX107
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2023-12-13 23:51:58
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