如何在Faster RCNN中实现RPN进行目标检测?

我正在尝试使用Faster RCNN来识别图像中的飞机,但在实现区域建议网络(RPN)时遇到了困难。如何使用Python脚本实现RPN并训练它生成边界框建议?


回答:

有很多现成的各种神经网络实现,包括Faster RCNN。可以考虑使用深度学习框架如Pytorch或Keras。例如,参见这个关于微调Mask R-CNN模型的Pytorch教程

Faster RCNN是一个两阶段的目标检测模型。第一阶段是RPN(区域建议网络),第二阶段是分类器。对于你的任务,如果不需要第二部分,可以忽略它。

一些实现:

Pytorch中的Faster RCNN

Keras中的Faster RCNN

Related Posts

L1-L2正则化的不同系数

我想对网络的权重同时应用L1和L2正则化。然而,我找不…

使用scikit-learn的无监督方法将列表分类成不同组别,有没有办法?

我有一系列实例,每个实例都有一份列表,代表它所遵循的不…

f1_score metric in lightgbm

我想使用自定义指标f1_score来训练一个lgb模型…

通过相关系数矩阵进行特征选择

我在测试不同的算法时,如逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、随机…

可以将机器学习库用于流式输入和输出吗?

已关闭。此问题需要更加聚焦。目前不接受回答。 想要改进…

在TensorFlow中,queue.dequeue_up_to()方法的用途是什么?

我对这个方法感到非常困惑,特别是当我发现这个令人费解的…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注