fastrcnn

最新推荐文章于 2025-02-19 14:54:15 发布
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分类专栏： 编程 编程语言类
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https://blog.youkuaiyun.com/u010678153/article/details/46892911

问题描述： error while loading shared libraries: libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory

解决办法：首先确认/etc/profile中的路径包含了cuda8.0的安装路径及相应的库文件

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64

$source /etc/profile

使配置文件生效，再次执行。

若仍提示相同的错误，则执行以下命令，将相应的库文件复制到/usr/lib

sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0 /usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcurand.so.8.0 /usr/local/lib/libcurand.so.8.0 && sudo ldconfig
ps. ldconfig命令是一个动态链接库管理命令，是为了让动态链接库为系统共享

至此，问题就解决啦，哈哈哈(*_^)

21:27:49.546037  3527 syncedmem.cpp:51] Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0)  out of memory

*** Check failure stack trace: ***

   ./tools/demo.py --net caffenet

   或者

   ./tools/demo.py --net vgg_cnn_m_1024

   或者就用CPU模式好了。

3.运行demo

3.1 Python版

   cd $FRCN_ROOT

   ./tools/demo.py

可能我安装了cudnn，所以即使2G内存的GPU也是可以的。



   如果用CPU模式，就是

   cd $FRCN_ROOT

   ./tools/demo.py --cpu



显然是慢很多的。效果图如下所示：  



   demo中是用VGG16网络，在PASCALVOC2007上训练的模型来执行检测的，这个模型比较大，如果把caffe弄崩溃了，可以换一个小一点的网络，其实还更快一点，如

   ./tools/demo.py --net caffenet

   或者

   ./tools/demo.py --net vgg_cnn_m_1024

   或者就用CPU模式好了。




【目标检测】Fast RCNN算法详解
shenxiaolu1984的专栏
04-12 20万+
继2014年的RCNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。
目标检测—Fast RCNN
2301_79573948的博客
06-18 2780
R-CNN是Ross Girshick大神的一大杰作，14年发表在CVPR上，目前已有超过2万的引用量，在目标检测领域有着里程碑式的意义。
fastRCNN
qq_35482604的博客
04-09 411
anchors 遍历Conv layers计算获得的feature maps，为每一个点都配备这9种anchors作为初始的检测框 那么Anchor一共有多少个？ (12996, 4) 38 *38 *9=12996
目标检测：Fast R-CNN
Wei_sx的博客
02-19 1047
Fast R-CNN 是对原始 R-CNN 模型的改进，旨在提高目标检测的速度和效率，同时保持或提高检测精度。下面是 Fast R-CNN 的详细介绍，包括其改进的架构、关键技术，以及分类和回归的处理方式。
R-CNN、Fast-R-CNN和Faster-R-CNN
MachineLP的专栏
05-16 5770
R-CNN：针对区域提取做CNN的object detction。 <img src="https://pic1.zhimg.com/36bb2ec6663657eff23edcef578fe3b0_b.jpg" data-rawwidth="629" data-rawheight="220" class="or
fast rcnn
gaotihong的博客
09-05 1898
思路： 1.如何构建网络（image和roi输入，roi-pooling， 双输出，图1） 2.如何采样（roi，引rcnn） 3.roi-pooling（sppnet） 4.multi-task loss（仅仅对正样本计算loss）     Abstract This paper proposes a Fast Region-based Convolutional Network ...
Faster R-CNN
08-25 191
之前的都是用区域建议算法来产生候选框，还是挺耗时间的，所以Faster R-CNN使用CNN来产生候选框。 Faster-R-CNN算法由两大模块组成： 1.RPN候选框提取模块； 2.Fast R-CNN检测模块。 其中，RPN是全卷积神经网络，用于提取候选框；Fast R-CNN基于RPN提取的proposal检测并识别proposal中的目标。 思路： 1、输入...
RCNN，FastRCNN，FasterRCNN论文
11-01
**RCNN，FastRCNN，FasterRCNN论文解析** 目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，旨在在图像中定位并识别出不同类别的物体。RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）系列算法是该领域的重要里程碑...
基于fastRCNN深度学习网络的密集行人检测跟踪计数matlab仿真+代码仿真操作视频
07-02
2.内容：基于fastRCNN深度学习网络的密集行人检测跟踪计数matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于fastRCNN算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本...
ubuntu14.04下编译运行fast rcnn
05-27
Ubuntu 14.04 下编译运行 Fast R-CNN Fast R-CNN 是一种流行的基于深度学习的目标检测算法，然而在 Ubuntu 14.04 下编译和运行 Fast R-CNN 可能会遇到各种问题。本文将详细介绍如何编译和运行 Fast R-CNN 在 Ubuntu...
使用 YOLO 前端和 Fast RCNN 后端的面罩检测模型
06-21
这是一个使用 YOLO 前端和 Fast RCNN 后端的面罩检测模型。 我们使用 YOLO 的逐像素对象预测作为 Fast RCNN 的区域提议器。不同大小的像素（通过使用不同大小的过滤器）对应于这些位置不同大小的 RoI。这种架构是为...
代码FastRcnn
01-01
引用于github的fast rcnn代码，实现论文中 的目标检测程序，安装readme进行安装即可
fast rcnn .pdf
02-01
fast rcnn 官方文档 This paper proposes a Fast Region-based Convolutional Network method (Fast R-CNN) for object detection.
Fast RCNN原理介绍
05-08
经常要做汇报，还要做PPT，所以上传一些自己做的PPT做个保留，有人下载那就更好啦！
faster rcnn网络结构图解
01-07
faster rcnn网络结构图解
faster rcnn 网络结构图解
10-15
faster rcnn 网络结构图解
fas rcnn
xiuxin121的博客
09-14 349
http://blog.youkuaiyun.com/shenxiaolu1984/article/details/51036677
Fast R-CNN
m0_51700479的博客
01-18 1641
Fast R-CNN是在R-CNN的基础上融入了SPP Net网络优点之后的一个改进网络，相比于R-CNN和SPP Net具有以下优点：1 训练/预测运行速度更快；2 mAP效果评估指标更高；3 实现端到端()的模型训练；（多任务损失函数(Multi-task loss)）4 所有层的参数都可以fine tune重训练；5 不需要离线存储特征文件；7 使用Softmax替换SVM分类器；
Fast rcnn
最新发布
03-17
<think>好的，我现在需要回答用户关于Fast R-CNN的问题。首先，用户已经提到了R-CNN系列的其他算法，比如R-CNN、SPPNet、Faster R-CNN和Mask R-CNN，并引用了相关的资料[^1][^2]。用户可能已经对这些算法有了一定的了解，现在想重点了解Fast R-CNN的原理、实现和应用场景。 首先，我应该回顾Fast R-CNN的基本原理。根据之前的R-CNN发展，R-CNN的一个主要问题是速度慢，因为它对每个候选区域单独进行卷积运算，导致大量重复计算。SPPNet通过空间金字塔池化（SPP）层解决了这个问题，允许网络对任意大小的区域进行特征提取，但训练过程仍然是多阶段的。Fast R-CNN在此基础上做了改进，整合了特征提取、分类和边界框回归，实现了端到端的训练，同时提高了速度和精度。 接下来需要整理Fast R-CNN的关键改进点。首先是ROI Pooling，取代了SPP层，将不同大小的候选区域转换为固定大小的特征图。其次是多任务损失函数，将分类损失和回归损失结合在一起，简化了训练流程。此外，Fast R-CNN不需要将特征存储在磁盘上，减少了内存消耗。 然后需要说明算法流程。输入图像经过CNN得到特征图，然后提取候选区域（如通过Selective Search），通过ROI Pooling处理这些区域，最后通过全连接层进行分类和回归。这部分需要简明扼要，突出步骤间的逻辑。 关于实现方法，用户可能关心代码结构。需要提供一个简化的PyTorch示例，包括模型定义、ROI Pooling的使用以及多任务损失的计算。代码应展示关键部分，如特征提取、ROI处理和损失函数，但不需要完整实现，避免过于复杂。 应用场景方面，Fast R-CNN适用于需要较高检测精度和实时性要求的场合，比如自动驾驶、视频监控等。可以举例说明其在工业界和学术界的应用。 最后，生成相关问题时要围绕Fast R-CNN的改进点、与其他算法的对比、实现细节和应用展开，帮助用户深入理解。 需要确保所有数学公式和术语符合格式要求，使用中文回答，结构清晰。同时检查引用是否正确，引用标识是否自然添加。避免使用Markdown格式，保持回答流畅自然。</think>### Fast R-CNN 算法详解 #### 一、算法背景 Fast R-CNN 是 R-CNN 系列的第二代改进模型，解决了 R-CNN 和 SPPNet 的计算冗余和多阶段训练问题[^1]。其核心改进在于**端到端训练**和**特征共享**，将检测速度提升至 R-CNN 的 200 倍以上。 #### 二、核心原理 1. **特征共享** 输入整张图像至卷积神经网络（CNN），生成共享特征图，避免重复计算候选区域的特征[^2]。 2. **ROI Pooling 层** 将不同尺寸的候选区域（Region of Interest, ROI）映射为固定大小（如 $7×7$）的特征图。公式描述： $$ \text{ROI Pooling}(x_i, h, w) = \max_{0≤m< \frac{h}{H}} \max_{0≤n< \frac{w}{W}} x_i(m,n) $$ 其中 $H×W$ 是输出尺寸，$h×w$ 是输入区域尺寸。 3. **多任务损失函数** - 分类损失：Softmax 交叉熵 - 边界框回归损失：Smooth L1 损失 总损失函数为二者加权和： $$ L = L_{\text{cls}} + \lambda L_{\text{reg}} $$ #### 三、算法流程 1. 输入图像通过 CNN 生成特征图 2. 使用 Selective Search 提取约 2000 个候选区域 3. ROI Pooling 将候选区域特征标准化 4. 全连接层输出分类结果和边界框回归参数 #### 四、PyTorch 简化实现 ```python import torch import torchvision from torch import nn class FastRCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super().__init__() # 特征提取层（使用预训练VGG16） self.backbone = torchvision.models.vgg16(pretrained=True).features # ROI Pooling层 self.roi_pool = torchvision.ops.RoIPool((7,7), spatial_scale=1/16) # 分类与回归头 self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(512*7*7, 4096), nn.ReLU(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU() ) self.cls_head = nn.Linear(4096, num_classes) self.reg_head = nn.Linear(4096, 4*num_classes) def forward(self, images, rois): # 提取共享特征 features = self.backbone(images) # [batch, 512, H/16, W/16] # ROI Pooling pooled = self.roi_pool(features, rois) # [num_rois, 512,7,7] # 全连接处理 flattened = pooled.flatten(1) # [num_rois, 512*7*7] fc_out = self.fc(flattened) # 输出结果 cls_scores = self.cls_head(fc_out) # [num_rois, num_classes] reg_params = self.reg_head(fc_out) # [num_rois, 4*num_classes] return cls_scores, reg_params ``` #### 五、应用场景 1. **实时视频分析**：如监控系统中的人/车检测 2. **医学影像处理**：病灶区域定位 3. **自动驾驶**：道路目标实时检测
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