Caffe版Faster R-CNN視覺化——網路模型,影象特徵,Loss圖,PR曲線
視覺化網路模型
Caffe目前有兩種常用的視覺化模型方式:
* 使用Netscope線上視覺化
* Caffe程式碼包內建的draw_net.py檔案可以視覺化網路模型
Netscope
Netscope能視覺化神經網路體系結構(或技術上說,Netscope能視覺化任何有向無環圖)。目前Netscope能視覺化Caffe的prototxt 檔案。網址為:
http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
Netscope的使用非常簡單,只需要將prototxt的檔案複製到Netscope的編輯框,再按快捷鍵Shift+Enter即可得到網路模型的視覺化結構。Netscope的優點是顯示的網路模型簡潔,而且將滑鼠放在右側視覺化的網路模型的任意模組上,會顯示該模組的具體引數。圖1以Faster R-CNN中ZF模型的train.prototxt檔案為例
相關推薦
Caffe版Faster R-CNN視覺化——網路模型,影象特徵,Loss圖,PR曲線
視覺化網路模型 Caffe目前有兩種常用的視覺化模型方式: * 使用Netscope線上視覺化 * Caffe程式碼包內建的draw_net.py檔案可以視覺化網路模型 Netscope Netscope能視覺化神經網路體系結構(或技術上說,Netscope能視覺
C++版Faster R-CNN(caffe自定義RPN層實現) 個人見解 問題分析記錄
本文是在實現https://blog.csdn.net/zxj942405301/article/details/72775463這篇部落格裡面的程式碼時遇到的一些問題,然後理解分析記錄在此。前面的程式碼部分按照步驟進行應該不會有錯,有一個提示的地方是在caffe.proto
caffe權值視覺化,特徵視覺化,網路模型視覺化
-------------------------------------------------------------------------------- 權值視覺化 對訓練後的網路權值進行視覺化可以判斷模型的優劣及是否欠(過)擬合。經過良好訓練的網路權值通常表現為美
windows下的純c++版 Faster R-CNN
效果如下圖: 同時版本經過大幅度效能優化,在GeForce GTX TITAN X顯示卡上,對於VGG16模型的速度是16.6fps左右。 *****************************分割線*************************
pytorch版faster r cnn 的坑
如果用python3去編譯,則要把setup.py的51行 'lib64':pjoin(home,'lib64') 改為 'lib64':pjoin(home,'lib64')52行 cudaconfig.iteritems() 改成 cudaconfig.items
Windows下如何採用微軟的Caffe配置Faster R-CNN
前言 比較簡單的一篇部落格。https://github.com/microsoft/caffe 微軟的Caffe以在Windows下編譯簡單而受到了很多人的喜愛(包括我),只用改改prop配置然後無腦重新生成就可以。今天配置了一下Faster R-CNN,還
R-CNN:使用自己的資料訓練 Faster R-CNN 的 ResNet-50 模型
上次使用 Faster R-CNN 訓練了一個 VGG16 的網路,為了再提升識別的準確率,利用 ResNet 網路在同樣的資料上面訓練了多一次。 一、訓練網路 (一)下載 ResNet-50 的 prototxt 檔案 (二)相關檔案修改 1.cd $FR
使用自己的資料訓練 Faster R-CNN 的 ResNet-50 模型
上次使用 Faster R-CNN 訓練了一個 VGG16 的網路,為了再提升識別的準確率,利用 ResNet 網路在同樣的資料上面訓練了多一次。 一、訓練網路 (一)下載 ResNet-50 的 prototxt 檔案 (二)相關檔案修改 1
使用自己的資料訓練 Faster R-CNN 的 VGG-16 模型
最近在學習 Faster R-CNN 模型,為了瞭解其中網路的結構,利用 PascalVOC 資料集,來擴充套件網路的類別(原來有 20 類)。過程分為:資料準備 ==> 相關檔案修改 ==> 訓練網路 ==> 測試 一、資料準備 (一)下載資料集:
純C++版500VIP源碼下載的Faster R-CNN(通過caffe自定義RPN層實現)
方便 預測 大致 ole test cto oop 可執行文件 names 這裏500VIP源碼下載 dsluntan.com 介紹的是通過添加自定義層(RPN層)代替python層,實現c++版的Faster R-CNN,因為去掉python了,所以部署時不會因為牽扯到p
[計算機視覺][神經網路與深度學習]Faster R-CNN配置及其訓練教程
Faster R-CNN教程 最後更新日期:2016年4月29日 本教程主要基於python版本的faster R-CNN,因為python layer的使用,這個版本會比matlab的版本速度慢10%,但是準確率應該是差不多的。 目前已經實現的有兩種方式: Alternative trainingAp
純C++版的Faster R-CNN(通過caffe自定義RPN層實現)
這裡介紹的是通過新增自定義層(RPN層)代替python層,實現c++版的Faster R-CNN,因為去掉python了,所以部署時不會因為牽扯到python庫等其它的莫名其妙的錯誤,使用起來就跟單純的caffe一樣,更簡單方便。 核心程式碼,借鑑的是這篇
Faster R-cnn中的RPN網路詳細解釋
作者RPN網路前面的g層借用的是ZF網路,網路相對較淺,不過並不影響後期介紹。 1、首先,輸入圖片大小是 224*224*3(這個3是三個通道,也就是RGB三種) 2、然後第一層的卷積核維度是 7*7*3*96 (所以大家要認識到卷積核都是4維的,在caffe的矩陣計算中都是這麼實現的); 3、
Faster R-CNN:利用區域提案網路實現實時目標檢測 論文翻譯
Faster R-CNN論文地址:Faster R-CNN Faster R-CNN專案地址:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn 摘要 目前最先進的目標檢測網路需要先用區域提案演算法推測目標位置,像SPPnet1和Fast R-CNN2
區域卷積神經網路(R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN,Faster R-CNN)
1 模型進化史 檢測框架可分為兩類: 兩級式檢測框架,包含一個用於區域提議的預處理步驟,使得整體流程是兩級式的,如R-CNN系列 單級式檢測框架,即無區域提議的框架,這是一種單獨提出的方法,不會將檢測提議分開,使得整個流程是單級式的,如YOLO系列
Faster R-CNN網路的另一種優化思路:cascade R-CNN網路詳解
論文:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1712.00726.pdf Github專案地址:https://github.com/zhaoweicai/
Faster R-CNN:用區域提案網路實現實時目標檢測
摘要 最先進的目標檢測網路依賴於區域建議演算法來假設物體的位置.像sppnet[1]和快速r-cnn[2]這樣的進步減少了這些檢測網路的執行時間,將區域提案計算暴露為瓶頸。在本文中,我們引入了一個區域提案網路(RPN),它與檢測網路共享全影象卷積特徵,從而實現了幾乎免費的區域提案。RPN是一個完
目標檢測之網路篇(3)【Faster R-CNN】
前言 1.有關VGG16結構,參見:VGG16圖形化描述 2.本週目標是看三篇網路類,讀到第三篇Faster R-CNN的時候我發現需要先弄懂R-CNN以及Fast R-CNN。引用@v_JULY_v的文章的總結: R-CNN 1.在影象中確定約1000-200
目標檢測模型以及一些網路R-CNN、SPP-NET、Fast R-CNN、Faster R-CNN
計算機視覺問題 semantic segmentation(no object,just pixels) classification+localization single object(異常檢測) objective detection 2D&3D
Caffe學習系列——工具篇:神經網路模型結構視覺化
在Caffe中,目前有兩種視覺化prototxt格式網路結構的方法: 使用Netscope線上視覺化 使用Caffe提供的draw_net.py 本文將就這兩種方法加以介紹 1. Netscope:支援Caf