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时间:2024-12-23 12:52:46 来源:蓝色指标公式源码编辑

1.fasterrcnn跑多少个epoch
2.FasterRCNN系列之ROIAlign
3.目标检测算法(R-CNN,源码fastR-CNN,源码fasterR-CNN,源码yolo,源码SSD,源码yoloV2,源码qq聊天机器人源码下载yoloV3)
4.捋一捋pytorch官方FasterRCNN代码
5.目标检测-RCNN 通俗的源码理解
6.目标检测任务中,yolo,fasterrcnn和transformer哪个效果更

fasterrcnn  源码

fasterrcnn跑多少个epoch

。

       ä¸ªï¼ŒFasterR-CNN是很多人进行目标检测领域学习的必经之路。本文将从实战的角度出发,对FasterR-CNN的结构、损失函数以及令人难以理解的anchor进行详细说明。本文将结合代码从以下几个部分进行解析。

       ä»£ç æ˜¯ç¨‹åºå‘˜ç”¨å¼€å‘工具所支持的语言写出来的源文件,是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。

FasterRCNN系列之ROIAlign

       ROIAlign研究背景

       在图像分割领域,maskRCNN文章引入了ROIAlign,源码它基于FasterRCNN改造而来。源码FasterRCNN中的源码ROIPooling操作已不适用于图像分割问题,因为该操作存在两次量化过程,源码导致误差较大。源码图像分割本质上是源码逐像素分类问题,对误差的源码容忍度更低,因此,源码对ROIPooling的改进是必要的,ROIAlign应运而生,旨在解决这一问题。

       ROIAlign的目标

       ROIAlign不仅继承了ROIPooling的功能,还旨在降低量化误差。其目标包括:

       1. 继续实现ROIPooling的功能;

       2. 减小量化误差,提高精度;

       3. 精确映射候选框,避免坐标取整带来的问题。

       ROIAlign步骤图解

       步骤1:获取backbone的输出特征块featureMap。

       步骤2:映射候选框到特征图,确保坐标精确,避免取整误差。

       步骤3:均匀划分特征图候选区域,确保划分结果的精确性。

       步骤4:使用插值方法处理不完整区域,确保特征块的阻止全局钩子 源码完整性和准确性。

       双线插值原理

       线性插值基于相邻两点的像素值求取某点值,但其偶然性可能导致误差。双线插值则通过利用多个相邻点求取某点值,提高了准确性。

       结论

       ROIAlign通过改进量化过程、精确映射候选框、均匀划分特征区域以及采用双线插值等方法,有效降低了量化误差,提升了图像分割的精度,成为了图像分割领域中不可或缺的工具。

目标检测算法(R-CNN,fastR-CNN,fasterR-CNN,yolo,SSD,yoloV2,yoloV3)

       深度学习已经广泛应用于各个领域,主要应用场景包括物体识别、目标检测和自然语言处理。目标检测是物体识别和物体定位的综合,不仅要识别物体的类别,还要获取物体在图像中的具体位置。目标检测算法的发展经历了多个阶段,从最初的R-CNN,到后来的Fast R-CNN、Faster R-CNN,再到yolo、SSD、yoloV2和yoloV3等。

       1. R-CNN算法:年,anyview wifi传书源码R-CNN算法被提出,它奠定了two-stage方式在目标检测领域的应用。R-CNN的算法结构包括候选区域生成、区域特征提取和分类回归三个步骤。尽管R-CNN在准确率上取得了不错的成绩,但其速度慢,内存占用量大。

       2. Fast R-CNN算法:为了解决R-CNN的速度问题,微软在年提出了Fast R-CNN算法。它优化了候选区域生成和特征提取两个步骤,通过RoI池化层将不同大小的候选区域映射到固定大小的特征图上,从而提高了运算速度。

       3. Faster R-CNN算法:Faster R-CNN是R-CNN的升级版,它引入了RPN(区域生成网络)来生成候选区域,摆脱了选择性搜索算法,从而大大提高了候选区域的生成速度。此外,Faster R-CNN还采用了RoI池化层,将不同大小的候选区域映射到固定大小的特征图上,进一步提高了运算速度。

       4. YOLO算法:YOLO(You Only Look Once)算法是一种one-stage目标检测算法,它直接在输出层回归bounding box的位置和类别,从而实现one-stage。YOLO算法的网络结构包括卷积层、目标检测层和NMS筛选层。YOLO算法的优点是速度快,但准确率和漏检率不尽人意。

       5. SSD算法:SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法结合了YOLO的速度和Faster R-CNN的准确率,它采用了多尺度特征图进行目标检测,从而提高了泛化能力。github源码搜索技巧SSD算法的网络结构包括卷积层、目标检测层和NMS筛选层。

       6. yoloV2算法:yoloV2在yolo的基础上进行了优化和改进,它采用了DarkNet-作为网络结构,并引入了多尺度特征图进行目标检测。此外,yoloV2还采用了数据增强和新的损失函数,进一步提高了准确率。

       7. yoloV3算法:yoloV3是yoloV2的升级版,它采用了更深的网络结构,并引入了新的损失函数和数据增强策略。yoloV3在准确率和速度方面都有显著提升,是目前目标检测领域的主流算法之一。

       总之,目标检测算法的发展经历了多个阶段,从最初的R-CNN,到后来的Fast R-CNN、Faster R-CNN,再到yolo、SSD、yoloV2和yoloV3等。这些算法各有优缺点,需要根据实际需求进行选择。当前目标检测领域的主要难点包括提高准确率、提高速度和处理多尺度目标等。

捋一捋pytorch官方FasterRCNN代码

       pytorch torchvision 模块集成了 FasterRCNN 和 MaskRCNN 代码,本文旨在帮助初学者理解 Two-Stage 检测的核心问题。首先,请确保您对 FasterRCNN 的原理有初步了解,否则推荐阅读上一篇文章。idea导入scala源码

       △ 代码结构

       作为 torchvision 中目标检测的基础类,GeneralizedRCNN 继承了 torch.nn.Module。FasterRCNN 和 MaskRCNN 都继承了 GeneralizedRCNN。

       △ GeneralizedRCNN

       GeneralizedRCNN 类继承自 nn.Module,具有四个关键接口:transform、backbone、rpn、roi_heads。

       △ transform

       transform 接口主要负责图像缩放,并记录原始图像尺寸。缩放图像是为了提高工程效率,防止内存溢出。理论上,FasterRCNN 可以处理任意大小的,但实际应用中,图像大小受限于内存。

       △ backbone + rpn + roi_heads

       完成图像缩放后,正式进入网络流程。这包括 backbone、rpn、roi_heads 等步骤。

       △ FasterRCNN

       FasterRCNN 继承自 GeneralizedRCNN,并实现其接口。transform、backbone、rpn、roi_heads 分别对应不同的功能。

       △ rpn 接口实现

       rpn 接口实现中,首先使用 AnchorGenerator 生成 anchor,然后通过 RPNHead 计算每个 anchor 的目标概率和偏移量。AnchorGenerator 生成的 anchor 分布在特征图上,其数量与输入图像的大小相关。

       △ 计算 anchor

       AnchorGenerator 通过计算每个特征图相对于输入图像的下采样倍数 stride,生成网格,并在网格上放置 anchor。每个位置的 anchor 数量为 个,包括 5 种 anchor size 和 3 种 aspect_ratios。

       △ 区分 feature_map

       FasterRCNN 使用 FPN 结构,因此需要区分多个 feature_map。在每个 feature_map 上设置 anchor 后,使用 RegionProposalNetwork 提取有目标的 proposals。

       △ 提取 proposals

       RegionProposalNetwork 通过计算有目标的 anchor 并进行框回归,生成 proposals。然后依照 objectness 置信度排序,并进行 NMS,生成最终的 boxes。

       △ 训练损失函数

       FasterRCNN 在训练阶段关注两个损失函数:loss_objectness 和 loss_rpn_box_reg。这两个损失函数分别针对 rpn 的目标概率和 bbox 回归进行优化。

       △ roi_pooling 操作

       在确定 proposals 所属的 feature_map 后,使用 MultiScaleRoIAlign 进行 roi_pooling 操作,提取特征并转为类别信息和进一步的框回归信息。

       △ 两阶段分类与回归

       TwoMLPHead 将特征转为 维,然后 FastRCNNPredictor 将每个 box 对应的特征转为类别概率和回归偏移量,实现最终的分类与回归。

       △ 总结

       带有 FPN 的 FasterRCNN 网络结构包含两大部分:特征提取与检测。FasterRCNN 在两处地方设置损失函数,分别针对 rpn 和 roi_heads。

       △ 关于训练

       在训练阶段,FasterRCNN 通过 RPN 和 RoIHeads 分别优化 anchor 和 proposals 的目标概率和 bbox 回归,实现目标检测任务。

       △ 写在最后

       本文简要介绍了 torchvision 中的 FasterRCNN 实现,并分析了关键知识点。鼓励入门新手多读代码,深入理解模型机制。尽管本文提供了代码理解的指引,真正的模型理解还需阅读和分析代码。

目标检测-RCNN 通俗的理解

       RCNN模型是目标检测流程的一种范式,对后续目标检测算法影响显著。模型名称“RCNN”中的“R”代表“region”,指代目标检测候选框。RCNN的关键步骤包括对候选框进行CNN操作,提取其特征,再对特征进行分类等处理。FastRCNN和FasterRCNN是RCNN的改进版本,分别针对速度和候选区域生成问题进行了优化。

       RCNN模型由三部分组成,其主要缺点是速度较慢,因为每个候选区域都需要单独进行CNN特征提取和目标分类。在RCNN的流程中,首先通过图的预分割算法和选择性搜索对图像进行预分割和合并,生成初步的候选区域。

       FastRCNN是对RCNN的改进,解决了速度问题,将RCNN的第二步和第三步合并,统一使用一个模型。具体实现上,FastRCNN在图像上运行CNN提取特征图,将候选区域映射到特征图上,并通过RoI池化层将每个候选区域映射到固定大小的特征向量上,最后使用全连接层进行目标分类和边界框回归。FastRCNN的改进在于共享整个图像的CNN特征提取,提高速度。

       FasterRCNN是FastRCNN的进一步改进,主要解决了候选区域生成问题,将RCNN的第一步、第二步和第三步合并,统一使用一个模型。FasterRCNN引入了区域提议网络(RPN)子网络,用于生成候选区域,通过滑动窗口在特征图上生成候选区域,并使用分类和回归网络对候选区域进行筛选和调整。最后,选取的候选区域经过RoI池化层和全连接层进行目标分类和边界框回归。FasterRCNN的优点是将候选区域的生成和目标检测整合在一个网络中,进一步提高了速度和准确性。

       总结,从RCNN到Yolo家族,很多模型都是从解释性出发,通过精心设计构造的。在当前时代,各种大模型涌现,更好的模型往往依赖于大量GPU计算资源和丰富数据集。模型本质上依赖硬件发展,算力足够强大,可以实现模型精准性的大幅提升。在足够算力面前,可解释性往往是在获得好模型后被“强行”提出。

目标检测任务中,yolo,fasterrcnn和transformer哪个效果更

       本文探讨了在道路缺陷检测任务中,yolo、fasterrcnn以及transformer三个模型在加入特定技术后在效果上的表现。首先介绍了一个包含张crack(裂缝)类型的数据集,并通过数据增强扩充至张,按照8:1:1的比例进行训练、验证和测试数据集划分。

       在基于yolov8的道路缺陷识别实验中,原始mAP(平均精度)为0.。通过引入特定技术,实验结果得到了显著提升。在加入WIOU(Wise IoU)后,mAP从0.提升至0.。WIOU是一个动态非单调聚焦机制,通过聚焦于普通质量的锚框,该方法有效提高了检测器的整体性能。在MS-COCO数据集上,WIOU应用于YOLOv7时,AP-从.%提升至.%。

       在引入DCNV2后,mAP进一步提升至0.。DCNV2是DCN(深度与交叉网络)的升级版本,通过在DCN的基础上加入调制模块和多个调制后的DCN模块,提高了网络效率。该技术是基于DCN V2论文的改进,论文链接为arxiv.org/abs/....,进一步助力了小目标的检测效果。

       加入PConv(Partial Convolution)后,mAP提升至0.。PConv旨在减少冗余计算和内存访问,从而更有效地提取空间特征,实现快速网络设计。论文详细介绍了PConv和FasterNet的改进,论文链接为arxiv.org/abs/....。FasterNet在各种设备上实现了更快的运行速度,且准确度有所提升。

       最后,引入MobileViTAttention后,mAP从0.提升至0.。MobileViT是一种基于Transformer架构的轻量级模型,适用于图像分类任务,通过轻量级的注意力机制提取特征,同时保持较高的精度和较低的模型体积。论文详细介绍了MobileViT的特性,链接为arxiv.org/abs/....。

       综上所述,加入WIOU、DCNV2、PConv和MobileViTAttention等技术后,yolov8在道路缺陷检测任务中的效果显著提升,mAP分别达到0.、0.、0.和0.,这些技术的引入为模型性能的提升提供了有力支持。

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