实现自己的Faster RCNN（Keras） （step-by-step）

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Faster RCNN：速度与准确性的平衡
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目前，目标检测在计算机视觉领域具有重要的应用价值，例如人脸识别、自动驾驶等。目标检测的主要任务是在图像中找出所有的目标物体，并将它们标记为框。传统的目标检测方法如Selective Search、Edge Boxes等，虽然在准确性方面有所取得，但在速度方面存在明显的缺陷。为了解决这个问题，Ren et al. 提出了一种名为Faster R-CNN的方法，它既能保持高准确率，又能提高检测速度。Faster R-CNN的核心思想是。
基于tensorflow 2.x 搭建Faster RCNN网络训练自己的数据
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09-26 1361
前言：暑期实习已经结束了
目标检测系列6—Keras搭建Faster-RCNN
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07-16 1131
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Py-faster-rcnn实现自己的数据train和demo
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在我的上两个博客中已经对py-faster-rcnn配置运行demo.py和py-faster-rcnn配置运行faster_rcnn_end2end—VGG_CNN_M_1024做出了相应说明，在本博客中我将对py-faster-rcnn实现自己的数据train和demo做出具体操作说明，希望可以解决大家在训练自己数据时出现的问题。 注意：如果对py-faster-rcnn配置运行dem...
用自己的数据集训练Faster-RCNN的几种方法
蚂蚁搬家
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https://www.jianshu.com/p/9da1f0756813 从编程实现角度学习Faster R-CNN（附极简实现） GoDeep关注 2018.03.11 15:51*字数 5820阅读 1897评论 2喜欢 24 转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424 1 概述 在目标检测领域...
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前言： 如下图所示，根据自己制定的“Deep Learning”学习计划，11月份的主要任务是：熟悉各大DL网络模型，主要以分类和检测为主；看论文；熟悉病理数据等。我们有一个2人组的小分队，我这个月的主要工作集中在学习目标检测的经典算法以及基于tensorflow或者keras跑一些经典的案例，主要有R-CNN，SPP-Net，Fast-RCNN，Faster-RCNN，YOLO等；另一名成员主...
Faster R-CNN从原理详解（基于keras代码）
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Faster R-CNN从原理详解（基于keras代码） 本文主要通过通过keras版本的代码来讲解:https://github.com/yhenon/keras-frcnn 原文链接:http://www.ee.bgu.ac.il/~rrtammy/DNN/reading/FastSun.pdf 1.faster RCNN整个流程图 图1 faster r-cnn基...
网络训练深度学习一行一行敲faster rcnn keras版
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【目标检测】Faster R-CNN (keras) 实验实现
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运用Faster-rcnn做目标检测
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Faster R-CNN 是一种广泛使用的深度学习目标检测模型，其核心优势在于引入了区域建议网络（Region Proposal Network, RPN），从而显著提高了检测的速度与精度。以下将详细介绍如何使用 Faster R-CNN 进行目标检测的实现步骤和教程。 ### 实现步骤 #### 1. 环境准备 在开始实现 Faster R-CNN 之前，需要准备好开发环境。通常使用 Python 编程语言，并依赖以下库： - **PyTorch** 或 **TensorFlow/Keras**：用于构建和训练深度学习模型。 - **OpenCV**：用于图像处理。 - **NumPy** 和 **Pandas**：用于数据处理和分析。 - **COCO API**：如果使用 COCO 数据集进行训练或评估。 安装 PyTorch 的示例命令如下： ```bash pip install torch torchvision ``` #### 2. 数据准备 Faster R-CNN 需要标注的数据集进行训练。常见的数据集包括 COCO、PASCAL VOC 等。数据集应包含图像文件和对应的标注文件（通常为 XML 或 JSON 格式）。数据预处理步骤包括： - 图像归一化。 - 数据增强（如翻转、旋转等）。 - 将标注信息转换为 Faster R-CNN 所需的格式。 #### 3. 模型构建 Faster R-CNN 的核心组件包括： - **Backbone**：通常使用预训练的卷积神经网络（如 ResNet）提取图像特征。 - **Region Proposal Network (RPN)**：生成候选区域（Region of Interest, ROI）。 - **ROI Pooling / ROI Align**：将候选区域映射到固定大小的特征图。 - **分类和边界框回归头**：对每个候选区域进行分类并调整边界框位置。 在 PyTorch 中，可以使用 `torchvision.models.detection` 模块快速构建 Faster R-CNN 模型。例如： ```python import torchvision from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor # 加载预训练的 Faster R-CNN 模型 model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) # 修改分类头以适应自定义数据集的类别数量 num_classes = 2 # 假设数据集中有1个目标类别 + 背景 in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes) ``` #### 4. 模型训练 训练 Faster R-CNN 时，通常需要定义以下组件： - **优化器**：如 SGD 或 Adam。 - **损失函数**：模型会自动计算分类损失和边界框回归损失。 - **数据加载器**：使用 `torch.utils.data.DataLoader` 加载训练数据。 训练代码示例如下： ```python from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import ToTensor # 假设 dataset 是一个自定义的数据集类，返回图像和标注信息 dataset = CustomDataset(root='path/to/images', transforms=ToTensor()) data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True) device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') model.to(device) params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) # 训练循环 for images, targets in data_loader: model.train() images = [image.to(device) for image in images] targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets] loss_dict = model(images, targets) losses = sum(loss for loss in loss_dict.values()) optimizer.zero_grad() losses.backward() optimizer.step() ``` #### 5. 模型评估与推理 训练完成后，可以使用训练好的模型进行推理。推理过程主要包括： - 输入图像预处理。 - 使用模型生成预测结果。 - 可视化预测结果。 推理代码示例如下： ```python from PIL import ImageDraw model.eval() with torch.no_grad(): predictions = model([test_image.to(device)]) # 解析预测结果 boxes = predictions[0]['boxes'].cpu().numpy() labels = predictions[0]['labels'].cpu().numpy() scores = predictions[0]['scores'].cpu().numpy() # 可视化预测结果 draw = ImageDraw.Draw(test_image_pil) for box, label, score in zip(boxes, labels, scores): if score > 0.5: # 设置置信度阈值 draw.rectangle(box.tolist(), outline='red') draw.text((box[0], box[1]), f'{label}: {score:.2f}', fill='blue') test_image_pil.show() ``` #### 6. 模型优化与调参 为了提高模型性能，可以尝试以下方法： - **调整学习率**：使用学习率调度器（如 StepLR 或 CosineAnnealingLR）动态调整学习率。 - **数据增强**：增加数据多样性，提升模型泛化能力。 - **超参数调优**：如 batch size、anchor sizes、aspect ratios 等。 ### 教程推荐 - **官方文档**：PyTorch 提供了详细的 [Faster R-CNN 教程](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_faster_rcnn_finetuning.html)，适合初学者入门。 - **COCO 数据集**：使用 COCO 数据集进行训练和评估，可以参考 [COCO 官方网站](https://cocodataset.org/#home)。 - **GitHub 项目**：许多开源项目实现了 Faster R-CNN，如 [mmdetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection)，提供了丰富的配置选项和预训练模型。
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