Mask RCNN 原理
摘要:转自:https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/80084861 https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/80084984 Mask RCNN 原理: 简单说一下Mask
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ROI align解释
摘要:转自:blog.leanote.com/post/afanti.deng@gmail.com/b5f4f526490b ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问
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caffe 用faster rcnn 训练自己的数据 遇到的问题
摘要:1 . 怎么处理那些pyx和.c .h文件 在lib下有一些文件为.pyx文件,遇到不能import可以cython 那个文件,然后把lib文件夹重新make一下。 遇到.c 和 .h一样的操作。 2 . 训练自己的数据时最好不要使用pretrained_model, 由于训练的种类不一样,可能出现
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caffe 配置文件详解
摘要:主要是遇坑了,要记录一下。 solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。运行代码一般为 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解。solver的主要作用
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ROI POOLING 介绍
摘要:转自 https://blog.csdn.net/gbyy42299/article/details/80352418 Faster rcnn的整体构架: 训练的大致过程: 1、图片先缩放到MxN的尺寸,之后进入vgg16后得到(W/16,H/16)大小的feature map; 2、对于得到的大小
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对faster rcnn 中rpn层的理解
摘要:1.介绍 图为faster rcnn的rpn层,接自conv5-3 图为faster rcnn 论文中关于RPN层的结构示意图 2 关于anchor: 一般是在最末层的 feature map 上再用3*3的窗口去卷积特征。当3*3的卷积核滑动到特征图的某一个位置时,以当前滑动窗口中心为中心映射到原
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什么是ground truth(GT)
摘要:转自ground truth的含义 ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia. 1、在统计学和机器学习中 在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设。有监督的机
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caffe rpn layer 中的 reshape layer
摘要:Reshape层:(改变blob的形状,N,C,W,H) Reshape layer只改变输入数据的维度,但内容不变,也没有数据复制的过程,与Flatten layer类似。 输出维度由reshape_param 指定,正整数直接指定维度大小,下面两个特殊的值: 0 => 表示copy the re
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ubuntu16.04下caffe以cpu运行faster rcnn demo
摘要:参考https://haoyu.love/blog404.html 获取并修改代码 首先,我们需要获取源代码: 消除一个编译错误 找到下面两个文件 去掉最前面的 并将文件里面的 TestDtypesGPU 改为 TestDtypesAndDevices 另外,在 $FRCN_ROOT/caffe-f
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windows10 conda2 使用caffe训练训练自己的数据
摘要:首先得到了https://blog.csdn.net/gybheroin/article/details/72581318系列博客的帮助。表示感激。 关于安装caffe已在之前的博客介绍,自用可行,https://www.cnblogs.com/MY0213/p/9225310.html 1.数据源
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python之numpy的基本使用
摘要:一、numpy概述 numpy(Numerical Python)提供了python对多维数组对象的支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 二、创建ndarray数组 ndarray:N维数组对象(
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Casting a Classifier into a Fully Convolutional Network将带全连接的网络做成全卷积网络
摘要:详见:http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/net_surgery.ipynb 假设使用标准的caffe参考ImageNet模型“CaffeNet”,将其转换为一个完全的卷积网络,以实现对大输入的高效、密
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numpy/arrayobject.h”: No such file or directory
摘要:import numpyimport pyximportpyximport.install(setup_args={"script_args":["--compiler=mingw32"], "include_dirs":numpy.get_include()}, reload_support=Tr
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目标检测算法总结
摘要:转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8994246.html 目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包
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