随笔分类 - R-CNN
摘要：在对数据增强后的faster rcnn中进行训练时，出现这个错误，原因是在lib/roi_data_layer/layer.py中，会出现
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摘要：在faster rcnn内进行随机裁剪数据增强，训练一段时间后报错： gt_argmax_overlaps = overlaps.argmax(axis=0) ValueError: attempt to get argmax of an empty sequence 参考博客http://blog
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摘要：关于两种训练方式的不同，论文中一种是4阶段训练，这种容易理解，还有一种是近似联合训练， 参考：http://jacobkong.github.io/posts/3802700508/ 关于两种训练方式的不同，可从两个.sh文件种一探究竟，参考： http://blog.csdn.net/sloanq
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摘要：在公司的服务器上安装faster rcnn时，遇到了不少问题： 1、cudnn版本不兼容的问题，解决办法参考： http://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52751614 2、no module named cv conda install OpenCV
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摘要：首先看下代码文件夹的说明（这部分转自：http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694） tools 在tools文件夹中，是我们直接调用的最外层的封装文件。其中主要包含的文件为： _init_paths.py :用来初始化路径的，也
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摘要：定义了类imdb及相关操作，包括由box生成相应的roidb、翻转roidb、对相应roidb的recall评估、合并两个roidb。
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摘要：RPN网络是faster与fast的主要区别，输入特征图，输出region proposals以及相应的分数。 算偏移量时涉及到的公式： 这段代码主要生成anchors，算出anchors的偏移量，并根据与gt的overlaps，进行NMS及排序，赋予其相应的标签。 其中generate_ancho
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摘要：A Loss Function for Learning Region Proposals 训练RPN时，只对两种anchor给予正标签：和gt_box有着最高的IoU && IoU超过0.7。如果对于 所有的gt_box，其IoU都小于0.3，则标记为负。损失函数定义如下： 其中i为一个mini-
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摘要：论文看的云里雾里，希望通过阅读其代码来进一步了解。 参考：http://blog.csdn.net/sloanqin/article/details/51525692 首先是./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py，通过其main函数了解整个训练流程。 通过上面的代码
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摘要：把r-cnn系列总结下，让整个流程更清晰。 整个系列是从r-cnn至spp-net到fast r-cnn再到faster r-cnn。 RCNN 输入图像，使用selective search来构造proposals（大小不一，需归一化），输入到CNN网络来提取特征， 并根据特征来判断是什么物体（分
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摘要：http://closure11.com/rcnn-fast-rcnn-faster-rcnn%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%E4%BA%8B/ 首先看fast r-cnn这篇论文，中间加入了有些博友的想法。 问题 目标检测主要面临两个问题：过多的候选位置（proposals
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