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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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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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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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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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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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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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.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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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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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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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。
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
1.Faster RCNN 整体思路概述如图1.1所示，Faster RCNN 的整体框架按照功能区分，大致分为4个模块，分别是特征提取网络backbone模块、RPN模块、RoI and RoI pooling模块和RCNN模块。图 1.1 Faster RCNN 整体框架Backbone模块：主要负责接收输入数据，并进行数据预处理和特征提取得到输入图像对应的feature maps，并传递给下
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2024-05-20 22:12:37
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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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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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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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