基于源码的Faster R-CNN训练总体流程梳理
来源：互联网 发布：二维码生成打印软件 编辑：程序博客网 时间：2024/05/18 01:30
之前的文章中对于Faster R-CNN的总体流程进行了梳理，详情参见这里。本篇文章将要以源码中的结构为基础，对于训练的整体流程进行梳理，以便后续源码的阅读。
首先我们要明确的是，实际的Faster R-CNN中训练分为6个步骤:
- 第一次训练RPN网络，对应源码中的stage1_rpn_train.pt
- 利用步骤1训练好的RPN网络，收集proposals，对应rpn_test.pt
- 第一次训练Fast RCNN网络，对应stage1_fast_rcnn_train.pt
- 第二次训练RPN网络，对应stage2_rpn_train.pt
- 再次利用步骤4中训练好的RPN网络，收集proposals，对应rpn_test.pt
- 第二次训练Fast RCNN网络，对应stage2_fast_rcnn_train.pt
上述的迭代训练过程使用了两次循环，因为作者通过实践表明，再进行更多的循环网络的效果并不会再得到提升了。
由于两次迭代的过程基本相同，因此仅仅分析第一次迭代过程。
RPN网络训练
Proposals收集
Fast RCNN网络训练
阅读全文
0 0
- 基于源码的Faster R-CNN训练总体流程梳理
- 训练Faster R-CNN出现的errors
- faster r-cnn训练自己的数据
- Faster R-CNN 简单梳理
- Faster R-CNN训练问题解决
- 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
- 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
- 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
- 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
- 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
- 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
- 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
- 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
- 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
- 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
- Faster R-CNN的训练过程的理解
- 用ImageNet的数据集(ILSVRC2014)训练Faster R-CNN
- 使用Faster R-CNN训练自己的数据
- Mysql压力测试工具mysqlslap
- JAVA解析Excel
- 如何利用c++11的新特性编写类成员线程函数并实现同步
- 无脑日常QAQ
- 8、python设计模式之装饰模式
- 基于源码的Faster R-CNN训练总体流程梳理
- sql语句中case when的使用方法
- docker入门
- 实践
- 盒子的真实宽高
- MSYS2开发环境搭建
- 自己造轮子
- 如何基于现有产品发现创新点？
- 二分查找
