Faster rcnn代码解析

本文详细介绍了Fasterrcnn的训练流程,包括数据读取、组织方式、anchor生成及loss计算等关键技术细节。

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最近工作需要,对faster rcnn的代码进行了研究。faster rcnn中除开常规的神经网络部分之外,最终要的部分应该是数据的读取和组织,论文中提到的anchor的生成,以及如何使用这些anchor去进行loss的计算,pooling layer也是一个custom layer,, 但并不是本文的创新,在fast rcnn中就有提到。

首先我们来看数据读取和组织的部分。faster rcnn的训练有几种方法,这里就说论文提到的第一种方法,它的训练分成多个阶段,在第一个阶段中,首先对RPN网络进行训练,然后是用第一部分产生的propasal对fast rcnn网络进行训练。

在训练RPN网络时,通过get_roidb()函数获得roidb和imdb。imdb实际指的就是图片数据,而roidb指的是图片对应的ground_truth label。imdb通过get_imdb获得,会返回一个pascal_voc对象。而roidb是通过roidb获得。roidb拥有@property装饰器,可以当做属性使用。roidb函数会调用roidb_handler,而在之前,这个handler被为gt_roidb(),它会读取所有图片的annotation.

下面看一下读取到的image和anotation是如何送到网络中去的

<span style="font-size:12px;">name: "ZF"</span>
layer {
  name: 'input-data'
  type: 'Python'
  top: 'data'
  top: 'im_info'
  top: 'gt_boxes'
  python_param {
    module: 'roi_data_layer.layer'
    layer: 'RoIDataLayer'
    param_str: "'num_classes': 21"
  }
}<span style="font-size:14px;">
</span>


这是caffe的网络定义的文件有关input layer的描述,可以看到会输出data,im_info和gt_boxes三个数据。这是一个定制的python实现的layer,下面看看这个layer做了些什么。在这个layer的实现中,主要看forward()函数,它通过_get_next_minibatch()获得一个batch中的数据。这其中组织数据的逻辑是,通过之前设置的roidb中图片的index来获得对应的imdb中对应的图片数据,根据对图片数据的缩放,会对相应的label也进行调整,最后生成一个blobs。blobs中装着data, gt_boxes和im_info这三个数据。在训练RPN net时,batchsize是1,也就是说每次只输入一个ground truth label进行训练。下图展示input layer数据的流向。



接下来我们再来看anchor的生成以及如何用anchor来计算loss。从下图可以看出,anchor是在rpn-data这一层中生成的,在AnchorTargetLayer的setup函数中,

<span style="font-size:12px;">anchor_scales = layer_params.get('scales', (8, 16, 32))</span>
首先设置anchor的缩放比例,之后来产生anchor。generate_anchors()函数产生9个不同的anchor, 对于一个大小为H*W的特征层,它上面每一个像素点对应9个anchor,这里有一个重要的参数feat_stride = 16, 它表示特征层上移动一个点,对应原图移动16个像素点(看一看网络中的stride就明白16的来历了)。把这9个anchor的坐标进行平移操作,获得在原图上的坐标。之后根据ground truth label和这些anchor之间的关系生成rpn_lables,具体的方法论文中有提到,根据overlap来计算,这里就不详细说明了,生成的rpn_labels中,positive的位置被置为1,negative的位置被置为0,其他的为-1。box_target通过_compute_targets()函数生成,这个函数实际上是寻找每一个anchor最匹配的ground truth box, 然后进行论文中提到的box坐标的转化。



个人理解,这种设置anchor和计算box_targets的方式使网络能够学习到不同anchor预测和它相近框的能力。

<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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