maskrcnn_benchmark 代码详解（更新中...)

最新推荐文章于 2025-05-26 17:07:00 发布
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#maskrcnn_benchmark #代码详解 #目标检测 #卷积网络

本文详细解读Facebook研发的目标检测框架maskrcnn_benchmark，涵盖了Fast RCNN、Faster RCNN等模型，深入探讨其配置、网络结构和关键模块。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言：

　maskrcnn_benchmark是faceboock公司编写的一套用于目标检索的框架，该框架集成了目前用到的大部分使用深度卷积网络来进行目标检测的模型，其中包括Fast RCNN, Faster RCNN, SSD, YOLO, Mast RCNN, Retina NET等，代码详解的目录为：

maskrcnn_benchmark

  • 　config
  • 　　defaults.py
  • 　　paths_catalog.py
  • 　dada
  • 　engine
  • 　layers
  • 　modeling
  • 　　backbone
  • 　　　backbone.py
  • 　　　fbnet.py
  • 　　　fbnet_builder.py
  • 　　　fbnet_modeldef.py
  • 　　　fpn.py
  • 　　　resnet.py
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前言 registry的主要作用是作为模型字典来保存生成的不同网络结构模型，其有两处定义分别为utils里面定义的Registry.py和在modeling里面定义的Registry.py。前者是定义数据类型，后者是这个字典类型的一个集合，为保存不同的网络结构提供了不同的模型字典。具体代码详解如下： # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affilia...
maskrcnn-benchmark 代码详解之　box_coder.py
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06-05 2539
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maskrcnn_benchmark 代码详解
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maskrcnn_benchmark 代码详解（更新中...) 原创 ...
maskrcnn-benchmark 代码详解之　make_layers.py
leijieZhang的博客
06-05 1823
前言： 　　maskrcnn benchmark中各种层都是经过处理的，比如GN层需要判断通道数和组数合不合规范、group normalization是所有通道都参于还是一部分通道参与规范化、卷基层与初始化等操作组和成统一的组件以及卷基层的类型是否是空洞卷积等等。 　　等到别的地方调用make_layers.py中的这些网络模型组件的时候，这里定义的卷基层、全连接层都是以一个整体出现的，包含...
maskrcnn-benchmark 代码详解之　resnet.py
leijieZhang的博客
06-01 3884
１Resnet 结构 　　Resnet 一般分为５个卷积(conv)层，每一层为一个stage。其中每一个stage中由不同数量的相同的block(区块)构成，这些区块的个数就是block_count, 第一个stage跟其他几个stage结构完全不同，也可以看做是由单独的区块构成的，因此由区块不停堆叠构成的第二层到第５层(即stage2-stage5或conv2-conv5)，分别定义为ind...
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leijieZhang的博客
06-11 2668
前言： 　　在maskrcnn_benchmark中，实现从FPN各个层里提取好的边框的功能由inference.py实现。在inference.py中定义了RPNPostProcessor类，该类利用一些提前定义好的参数来在多个FPN层（P2-P5）或者指定的输出特征层（比如C5）选取边框。 常用的参数有：pre_nms_top_n为每一个特征层上选取的边框数；post_nms_top_n为...
maskrcnn_benchmark 代码详解之 inference.py
leijieZhang的博客
06-14 2347
前言： 在MaskRCNN、FasterRCNN的最后阶段需要对边框进行一次最后的预测，得到最终的预测边框。在maskrcnn_benchmark中，这一操作由inference.py来完成。其代码详解为： # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. All Rights Reserved. import torch imp...
maskrcnn_benchmark 代码详解之　boxlist_ops.py
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06-11 1824
前言： 　　与Bounding Box有关的操作有很多，例如对边框列表进行非极大线性抑制、去除过小的边框、计算边框之间的Iou以及对两个边框列表进行合并等操作。在maskrcnn_benchmark中，这些操作都得以实现，其具体代码以及解释如下： # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. All Rights Reserved. i...
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怎么在服务器中安装maskrcnn_benchmark
09-13
在服务器中安装maskrcnn_benchmark通常遵循以下步骤： 1. **系统环境检查**： 确保服务器操作系统为Linux，maskrcnn_benchmark通常在Linux环境下开发和运行。 2. **安装依赖库**： maskrcnn_benchmark依赖于多个库，包括但不限于Python 3, PyTorch, torchvision, CMake等。可以通过以下命令安装： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3 python3-pip pip3 install torch torchvision sudo apt-get install -y libturbojpeg sudo apt-get install -y cmake ``` 3. **编译**： maskrcnn_benchmark可能需要编译某些依赖库（如Caffe2），根据其官方文档中的指南进行编译。 4. **安装maskrcnn_benchmark**： 你可以使用Python包管理工具pip来安装，或者直接从GitHub下载源代码后安装。 - 使用pip安装（如果可用）： ```bash pip3 install maskrcnn_benchmark ``` - 从源代码安装： ```bash git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git cd maskrcnn-benchmark python setup.py build develop ``` 5. **配置环境变量**： 根据maskrcnn_benchmark的安装说明，可能还需要设置环境变量，比如设置`PYTHONPATH`环境变量指向maskrcnn_benchmark的安装路径。 ```bash export PYTHONPATH=/path/to/maskrcnn_benchmark:$PYTHONPATH ``` 6. **验证安装**： 安装完成后，可以通过运行maskrcnn_benchmark中的测试用例来验证安装是否成功。 ```bash python -m maskrcnn_benchmark.configs.vg_attr_config --test-only ``` 请注意，maskrcnn_benchmark可能依赖于一些特定版本的依赖库，因此在安装时需要严格按照其官方文档的指示操作，以确保所有依赖都是兼容的。
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