1.【目标检测(Faster RCNN)】原理 | Pytorch官方源码解释 | VGG | ResNet | ResNet50 FPN | ReXNets
【目标检测(Faster RCNN)】原理 | Pytorch官方源码解释 | VGG | ResNet | ResNet50 FPN | ReXNets
Faster RCNN,源码作为目标检测领域的源码革新之作,其原理在Pytorch官方源码中有详细阐述。源码该模型旨在提高检测精度和速度,源码yuv 源码其主要由五部分构成:数据处理(Dataset):首先,源码创建自定义数据集,源码包含及其相关信息,源码如经过放缩的源码boxes坐标、标签、源码面积、源码ID和难度等级。源码几何纠正源码然后,源码使用DataLoader对数据进行批量处理,源码确保每批大小一致,源码并准备相应的源码特征输入。
主干网络(Backbone):采用经典的吉祥果源码网络结构,如VGG、ResNet、ResNet FPN或ReXNets,用于提取的特征,这部分是hibernate 方言 源码关键,决定特征提取的深度和效率。
RPN(Region Proposal Network):首先生成多个Anchor在原图上的位置,如根据预设模板生成9个Anchor。ResNet FPN可能使用多个特征图来生成Anchor。RPNHead负责分类(cls_logits)和回归(box_pred)任务,javafx 游戏源码预测每个Anchor包含物体的概率和位置参数。
RPN Loss:计算Anchor与真实物体的IOU,确定正负样本,然后计算回归损失,确保模型学习到正确的框位调整参数。
ROI Pooling & ROI Head:Roipooling对经过RPN处理的proposals进行特征池化,再通过多层感知器(MLP)进行特征提取和分类预测。最终输出包括类别标签、回归参数和特征图。
后处理(Postprocess):对预测结果进行调整、过滤和非极大值抑制,以得到最终的、在原始图像尺寸上的目标框及其相关属性。
理解整个流程后,如果对模型图或代码细节有疑问,可以参考上述章节或直接留言提问。随着社区支持和收藏量的增加,作者计划进一步解析Pytorch官方代码。