faster rcnn代码理解

最新推荐文章于 2022-03-29 14:26:33 发布
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imdb和roidb理解

https://blog.youkuaiyun.com/qq_26898461/article/details/52442196

https://blog.youkuaiyun.com/m0_37192554/article/details/83038698

blobs理解:

https://blog.youkuaiyun.com/u010668907/article/details/51945917

知乎的写的很好

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230004

博客园的写的也很好

https://blog.youkuaiyun.com/u012457308/article/details/79566195

原理理解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458

这一篇代码理解写的非常好，强烈推荐，一共写了4篇只贴出一篇

https://hk.saowen.com/a/a78196a1dfbe92fad039734eb6ad3d1541d7ae2a90afc1156c9dc2014fdeb4f7

这是目录

https://hk.saowen.com/source/cbb/zf-blog/page/2

wu_jiacheng
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这段时间看了不少论文，回头看看，感觉还是有必要将Faster rcnn的源码理解一下，毕竟后来很多方法都和它有相近之处，同时理解该框架也有助于以后自己修改和编写自己的框架。好的开始吧～ 这里我们跟着Faster rcnn的训练流程来一步一步梳理，进入tools\train_faster_rcnn_alt_opt.py中： 首先从__main__入口处进入，如下： 上图中首先对终端中的命令...
faster-rcnn代码解读记录，github+tf
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小小白最近对目标检测比较感兴趣，于是看了许多关于rcnn相关的文章博客，大致有了一些概念，结合在github下的一份大牛代码，研读了几天写一下大体思路。 首先，整个网络大体有三个部分组成，首先是公共的特征提取网络，目前在看的源码中可以选择VGG16等网络来作为特征提取网络，继而在特征提取网络的最后输出的基础上，再加一个RPN网络，RPN网络主要用于输出候选框（roi）的坐标修正量以及针对每一个候...
Faster RCNN代码理解（Python）
FelixFuu的博客
11-06 2万+
最近开始学习深度学习，看了下Faster RCNN的代码，在学习的过程中也查阅了很多其他人写的博客，得到了很大的帮助，所以也打算把自己一些粗浅的理解记录下来，一是记录下自己的菜鸟学习之路，方便自己过后查阅，二来可以回馈网络。目前编程能力有限，且是第一次写博客，中间可能会有一些错误。
Faster rcnn代码理解
为实现四个现代化奋斗
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Faster rcnn代码理解（1）: http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7273182.htmlFaster rcnn代码理解（2）: http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7286405.htmlFaster rcnn代码理解（3）: http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7307502.htmlFaste...
FasterRCNN视频讲解-1.2 FasterRCNN 代码实现
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这个视频教程将详细解析Faster R-CNN的工作原理和代码实现，以中文讲解的方式帮助观众更好地理解和应用这一技术。 Faster R-CNN的核心改进在于引入了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），这使得目标检测...
精选资源
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Faster RCNN源代码
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基于pytorch的FasterRCNN代码解读（整体结构）
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Feigong，针对各种情况自由变化的mysql注入脚本,In view of the different things freely change the mysql injection scrip
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理光 MP7503 MP6503 MP9003 维修手册p
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【电子测试设备】基于USB-TMC协议的SPD3000系列直流稳压电源固件升级方法：通过EasyPower软件实现.ugf文件更新操作指导
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内容概要：本文介绍了鼎阳直流稳压电源SPD3000系列的固件升级方法，通过PC端管理软件EasyPower和USBTMC连接实现。升级过程包括：安装EasyPower软件并建立与电源设备的USB连接，在软件界面中选择“版本”菜单下的“升级”选项，进入固件升级对话框后选择扩展名为.ugf的固件文件，确认后点击“升级”按钮开始更新。升级过程中需等待进度条完成，结束后重启设备即可正常使用。文中配有操作界面图示，详细展示了各步骤的操作位置和流程。; 适合人群：电子工程师、技术支持人员及具备基本仪器操作经验的实验室技术人员；适用于需要维护或更新SPD3000系列电源设备固件的专业用户。; 使用场景及目标：①当设备功能异常或需要新增功能时进行固件升级；②配合最新版EasyPower软件确保设备兼容性和稳定性；③提升设备性能或修复已知问题。; 阅读建议：在执行升级前请确保正确安装驱动和软件，并使用官方提供的.ugf格式固件文件，避免升级失败。操作过程中保持设备供电稳定，切勿中断升级流程，以防设备损坏。
米游社每日米游币自动化脚本
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源码地址： https://pan.quark.cn/s/d1f41682e390 miyoubiAuto 米游社每日米游币自动化Python脚本(务必使用Python3) 8更新：更换cookie的获取地址 注意：禁止在B站、贴吧、或各大论坛大肆传播！ 作者已退游，项目不维护了。 如果有能力的可以pr修复。 小引一波 推荐关注几个非常可爱有趣的女孩！ 欢迎B站搜索: @嘉然今天吃什么 @向晚大魔王 @乃琳Queen @贝拉kira 第三方库 食用方法 下载源码 在Global.py中设置米游社Cookie 运行myb.py 本地第一次运行时会自动生产一个文件储存cookie，请勿删除 当前仅支持单个账号！ 获取Cookie方法 浏览器无痕模式打开 http://user.mihoyo.com/ ，登录账号 按，打开，找到并点击 按刷新页面，按下图复制 Cookie： How to get mys cookie 当触发时，可尝试按关闭，然后再次刷新页面，最后复制 Cookie。 也可以使用另一种方法： 复制代码 浏览器无痕模式打开 http://user.mihoyo.com/ ，登录账号 按，打开，找到并点击 控制台粘贴代码并运行，获得类似的输出信息 部分即为所需复制的 Cookie，点击确定复制 部署方法--腾讯云函数版（推荐！ ） 下载项目源码和压缩包 进入项目文件夹打开命令行执行以下命令 xxxxxxx为通过上面方式或取得米游社cookie 一定要用双引号包裹!! 例如: png 复制返回内容(包括括号) 例如: QQ截图20210505031552.png 登录腾讯云函数官网 选择函数服务-新建-自定义创建 函数名称随意-地区随意-运行环境Python3....
Fasterrcnn代码复现pytorch
03-18
<think>好的，用户想找关于如何用PyTorch复现Faster R-CNN的代码实现教程和示例。首先，我需要回顾一下已有的引用资料，看看哪些资源可以帮助用户。 根据提供的引用，引用[1]和[2]提到了具体的项目地址，其中引用[1]是FasterRCNN-pytorch的实现，引用[2]则是关于在自定义数据集上训练Faster R-CNN的流程。引用[3]和[5]讲解了Faster R-CNN的结构和原理，并提供了使用预训练模型的实例。引用[4]虽然关于Cascade R-CNN，但可能对用户理解目标检测模型的结构有帮助。 用户可能需要分步骤的指导，包括环境配置、代码结构、数据准备、模型训练和测试等。需要确保推荐的代码库是可用的，并且有详细的文档或教程。引用[1]和[2]的项目地址都是GitCode上的镜像，可能需要检查这些项目的活跃度和文档完整性。另外，引用[5]提到的30行代码实现目标检测可能对快速上手有帮助，适合初学者。 用户可能遇到的问题包括如何安装依赖、如何处理自定义数据集、如何调整超参数等。需要确保回答中涵盖这些方面，并引导用户参考具体的项目文档。同时，需要注意PyTorch版本兼容性，不同项目可能依赖不同版本的库，这也是需要提醒用户的点。 另外，用户可能对Faster R-CNN的原理不太熟悉，但根据引用[3]和[5]，可以推荐他们阅读相关文章来理解背景知识，这样在复现代码时能更好地理解各个模块的作用。 总结回答的结构应该是先推荐具体的代码库和教程，然后分步骤说明实现流程，包括环境配置、数据准备、模型构建、训练和测试，最后提供相关问题和扩展阅读。需要确保所有提到的资源都有正确的引用标识，并且语言简洁明了，符合中文表达习惯。</think>以下是关于Faster R-CNN PyTorch代码实现的教程及示例解析： --- ### 一、Faster R-CNN PyTorch实现资源推荐 1. **官方实现参考** PyTorch官方提供了预训练的Faster R-CNN模型，可直接调用`torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn`实现目标检测[^3][^5]。 2. **开源项目推荐** - **FasterRCNN-pytorch** 该项目实现了完整的Faster R-CNN结构，包含特征提取、RPN网络和检测头模块： ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FasterRCNN-pytorch ``` 项目结构包含： ``` ├── model/ # 模型定义（Backbone/RPN/RoIHead） ├── datasets/ # 数据加载与预处理 └── train.py # 训练脚本 ```[^1] - **自定义数据集训练** 项目[fasterrcnn-pytorch-training-pipeline](https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fasterrcnn-pytorch-training-pipeline)提供了从数据标注到模型训练的全流程代码，支持COCO/VOC格式数据集[^2]。 --- ### 二、实现步骤详解（以预训练模型为例） #### 1. 环境配置 ```python # 依赖库安装 pip install torch torchvision opencv-python numpy ``` #### 2. 使用预训练模型推理 ```python import torchvision import cv2 # 加载预训练模型 model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() # 图像预处理 image = cv2.imread("test.jpg") image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(image) # 推理 with torch.no_grad(): predictions = model([image_tensor]) # 解析结果（类别/置信度/边界框） print(predictions[0]['labels'], predictions[0]['scores'], predictions[0]['boxes']) ``` #### 3. 关键代码模块解析 - **区域提议网络（RPN）** 生成候选区域的核心组件，通过锚点（anchors）和分类/回归分支实现： ```python class RPN(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, 512, 3, padding=1) self.cls_logits = nn.Conv2d(512, num_anchors, 1) # 分类分支 self.bbox_pred = nn.Conv2d(512, num_anchors * 4, 1) # 回归分支 ``` --- ### 三、自定义训练流程 1. **数据准备** - 使用`torchvision.datasets.CocoDetection`加载COCO格式数据 - 实现`collate_fn`处理不同尺寸图像批处理 2. **训练脚本** ```python from engine import train_one_epoch import utils # 定义优化器与学习率调度器 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) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1) # 训练循环 for epoch in range(10): train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device, epoch, print_freq=10) lr_scheduler.step() ``` ---
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