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  • rfcn

    2018-07-25 10:38:31
    安装caffe相关依赖项: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get insta...

    https://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/53202977

    安装caffe相关依赖项:

    sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
    sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
    sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
    sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

    配置caffe:https://blog.csdn.net/u014593748/article/details/76528111

                        https://blog.csdn.net/weixin_39837402/article/details/79970160

                        https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/70231788

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  • TensorFlow实施RFCN 论文可在。 建造 ROI池和MS COCO加载程序需要首先进行编译。 为此,请在项目的根目录中运行make。 如果需要特殊的链接器/编译器选项,则可能需要编辑BoxEngine / ROIPooling / Makefile 。 ...
  • rfcn结构

    2017-10-16 12:05:00
    这是rfcn模型的rpn网络部分: 这是rfcn模型的rfcn网络部分: 可以看到rpn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res4f,rfcn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res5c res4f刚好是resnet的第90层,之所以这样...

    这是rfcn模型的rpn网络部分:

    这是rfcn模型的rfcn网络部分:

    可以看到rpn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res4f,rfcn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res5c

    res4f刚好是resnet的第90层,之所以这样是因为90层刚好达到这一层的feature map是原图的1/16,这与之前的fast、faster一样。

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  • RFCN的理解

    千次阅读 2020-06-03 12:49:23
    肯定有很多博客,但是发现,这些博客要么内容一致,要么就是讲的不是很清晰,还好发现了一篇文章:RFCN的解释,这篇文章还可以,我结合这篇文章,加上看论文,终于大概搞清楚了RFCN,现在再说下一自己的理解。...

    对于这个网络的理解,着实花了一点时间,这也是写下这篇文章的初衷,以方便自己以后来复习,看了作者的论文,论文可能由于翻译的原因,加上自己没有耐下心,看着有些烦躁,然后去看其他人的博客,因为这种几年前的文章,肯定有很多博客,但是发现,这些博客要么内容一致,要么就是讲的不是很清晰,还好发现了一篇文章:RFCN的解释,这篇文章还可以,我结合这篇文章,加上看论文,终于大概搞清楚了RFCN,现在再说下一自己的理解。

    先附上作者的对结构的附图:
    RFCN整体框架图1 RFCN整体框架

    在这里插入图片描述图二 RFCN分割出来的部分

    整篇论文,其实就可以用这两张图片来解释,我一直不理解的是,为什么在featuermaps之后要用1x1的卷积来生成通道数为k^2 * (c+1),后面才理解了。我们注意看图二,c指的是类别总数,c+1是由于把背景算成一个类别加在里面了。这里的k^2可以理解为得分标准,比如k等于3,那么就可以有9个得分标准,注意看图二,每个得分标准里面有c+1个类,指的就是每个类按照当前的得分标准获得的分数。所以最后对position-sensitive score maps中的的k^2 * (c+1)理解为:每个像素在不同类别下的不同得分标准下的分数。而对于图二倒数第二层的理解为:roi(经过rpn删选出来的预选边框)中每一个小块中每个像素在相同类别下,用不同的得分标准得到的平均分,最后会得到一个(c+1)xkxk的矩阵w,我们在w中的每一层求和,就降w的维度变为c+1了,再用softmax来进行分类。

    接下来探讨一下为什么为k^2的问题了,我们知道,经过rpn获取的ROI区域,将其分成k∗k个区域,我们要将每个区域制定一个得分标准,这样才能一一对应,所以最后才是k ^ 2 x (c+1)。

    而对于边框回归,采取的方法是从基CNN的feature map部分连接出一个4 x k ^ 2通道的maps(与位置敏感maps并列),用来做候选框坐标微调,这里之所以为4,可以理解为判定x,y,w,h这四个预测边框位置的微调得分标准,然后接下来的操作跟上面差不多,最后每个就可以获得一个4x1维的矩阵,分别对应预测边框的x,y,w,h的纠正参数,这几个参数会随着模型训练去更新梯度。让预测的边框和真实的边框尽可能一致。

    以上就是我的一点理解,可能有些理解偏差,希望能帮到大家。

    2020 6.3

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  • RFCN使用记录

    2019-03-06 16:33:23
    1运行demo Tools for training, testing, and compressing Fast R-CNN networks. ./tools/demo_rfcn.py --net ResNet-50

    1运行demo

    Tools for training, testing, and compressing Fast R-CNN networks.
    ./tools/demo_rfcn.py --net ResNet-50 
    
    展开全文
  • RFCN识别Pascal VOC 2007

    千次阅读 2018-03-20 14:14:54
    xdever/RFCN-tensorflow PureDiors/pytorch_RFCN daijifeng001/caffe-rfcn TensorFlow implementation of RFCN效仿R-CNN,采用流行的物体检测策略,包括区域建议和区域分类两步。用Faster R-CNN中的区域建议网络(RPN...
  • rfcn校招总结

    2018-08-20 16:26:00
    idea:ROI pooling前都是卷积,是具备平移不变性的,但一旦插入ROI pooling之后,后面的网络结构就不再具备平移不变性了,就解决了分类和定位的矛盾,但因为引入roi-wise layer,会牺牲...rfcn是在faster上做的改...
  • RFCN目标检测算法思想

    千次阅读 2017-10-24 21:38:14
    RFCN算法的细节
  • RFCN-双阶段检测模型

    2021-08-30 11:10:41
    RFCN 动机 FasterRCNN第二阶段中的RCNN细调过程需要对ROI的feature先pooling成相同的size,然后再进行批处理,送到FC层中进行roi-wise的分类和回归任务,RFCN认为双阶段的提速可以在这里做文章,希望可以去掉FC层,...
  • 最近研究一个文本检测网络时,用到了RFCN,但是发现pytorch版本没有简洁的实现版本,故复现论文并开源在github上: 项目链接 结构分析 RFCN以ResNet101为backbone,从layer3输出的特征用于训练RPN; layer4中的步长...
  • RFCN: Region-based Fully Convolutional Networks 核心思想: 提出位置敏感得分图,用以解决图像分类中平移不变形和物体检测中平移变化之间的冲突 目前大部分的检测算法都是特征提取和目标检测两部分 ...
  • 运行py-RFCN的demo

    2019-07-10 09:28:20
    代码下载链接:... ... 环境安装,caffe,编译pycaffe接口,python2.7 将预训练模型放在dada文件夹下的rfcn_models文件夹,没有就新建: 然后开始运行tools文件夹下的demo_rfcn.py文件 下...
  • py-rfcn中遇到的错误

    多人点赞 2020-06-30 11:56:42
    eltwise_layer.cpp:34 check failed: bottom[i]->shape() == bottom[0]->...在py-rfcn中加入FPN网络结构,产生如下错误:(错误链接: link.) 错误原因:FPN网络模型中的下采样操作使得特征图分辨
  • 目标检测特殊层:RFCN中PSROIPooling层

    千次阅读 2018-03-18 09:39:52
    RFCN是基于Faster RCNN的工作,base net得到feature maps, 用RPN得到proposals。由于classification需要固定长度的feature vector,就需要ROI pooling layer + fully connected layer来获得,...所以,RFCN提出posit...
  • Faster R-CNN改进篇(二): RFCN ● RON

    万次阅读 多人点赞 2017-07-15 01:15:40
    @改进1:RFCN 论文:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 【点击下载】 MXNet代码:【Github】一. 背景介绍 RCNN 在目标检测上取得了很大的成功,比如 SPPnet、Fast R-CNN、...
  • object detection[rfcn]

    2017-10-22 19:49:00
    从rcnn,spp,fast rcnn, faster rcnn,yolo,ssd,这里又有个新模型叫rfcn,即Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN。虽然其比yolo,ssd出来的晚,不过看模型结构,更多的是针对faster rcnn的一个...
  • py-RFCN-priv py-RFCN-priv基于,感谢bharatsingh430的工作。 免责声明 提供了官方的R-FCN代码(用MATLAB编写)。 py-R-FCN是从和修改而来,用法与相当相似。 py-R-FCN-multiGPU是的修改版本,原始代码可用。 py-...
  • RFCN和faster rcnn算法模型原理非常类似,也有RPN,也是分两阶段来进行目标检测。主要不同点就是RFCN添加了Position Sensitive ROI Pooling层,这样使得ROI Pooling前已经带有位置信息,后面只需要做分类即可。基于这...
  • tensorflow的目标检测模型rfcn_resnet101_coco_11_06_2017
  • 目标检测:RFCN算法原理<一>

    万次阅读 2018-02-07 21:36:02
    @改进1:RFCN  论文:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 【点击下载】  MXNet代码:【Github】 一. 背景介绍  RCNN 在目标检测上取得了很大的成功,比如 ...
  • RFCN

    2017-09-23 21:12:00
    按照这个来http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/53202977
  • 环境:win10 x64,vs2013, caffe(带有psroipooling层) ...提取码:vp3t 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便...备注:这份代码主要是想在vs2013中调用matlab中训练好的RFCN模型来计算一张图像中各个ROI的概...
  • 使用的代码为https://github.com/xdever/RFCN-tensorflow 1、make后报错 /usr/bin/ld: cannot find -lgcc_s 解决方案:...
  • 有了前面Faster R-CNN的基础,RFCN就比较容易了。"""object_detection/meta_architectures/rfcn_meta_arch.py The R-FCN meta architecture is similar to Faster R-CNN and only differs in the second stage. ...
  • 目标检测特殊层:RFCN的PSROIPooling层

    千次阅读 2018-03-18 09:57:36
    RFCN中PSROIPooling代码详解:// ------------------------------------------------------------------ // R-FCN // Copyright (c) 2016 Microsoft // Licensed under The MIT License [see r-fcn/LICENSE for ...

空空如也

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