Advertisement

FasterRCNN-pytorch: VGG、ResNet和FPN基础上的实现-源码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
FasterRCNN-pytorch是基于VGG、ResNet及FPN架构的物体检测模型的PyTorch版本，适用于研究与开发。此项目提供了详尽的源代码。 FasterRCNN在PyTorch上基于VGG、ResNet及FPN实现。参考rbg的代码：模型表现于VOC2017数据集上的训练与测试表明，使用不同骨干网络时性能如下： - 使用VGG16作为骨干网络，在VOC2017验证集上的mAP为0.7061。 - 使用ResNet101作为骨干网络，在同一数据集上取得的mAP值为0.754。 训练模型前，您需要进行以下操作： 1. 进入./lib目录； 2. 在make.sh和setup.py文件中更改gpu_id参数。具体来说，您需在上述两个脚本中的第5、12、19行及第143行修改与关键字“-arch=”相关的设置（根据您的GPU型号选择适当的架构）。 不同GPU型号对应的建筑学如下： - TitanX (Maxwell/Pascal)：sm_52 - GTX 960M：sm_50 - GTX 108 (Titan)：sm_61 - Grid K520（AWS g2.2xlarge）

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • FasterRCNN-pytorch: VGG、ResNet和FPN基础上的实现-源码
    优质
    FasterRCNN-pytorch是基于VGG、ResNet及FPN架构的物体检测模型的PyTorch版本，适用于研究与开发。此项目提供了详尽的源代码。 FasterRCNN在PyTorch上基于VGG、ResNet及FPN实现。参考rbg的代码：模型表现于VOC2017数据集上的训练与测试表明，使用不同骨干网络时性能如下： - 使用VGG16作为骨干网络，在VOC2017验证集上的mAP为0.7061。 - 使用ResNet101作为骨干网络，在同一数据集上取得的mAP值为0.754。 训练模型前，您需要进行以下操作： 1. 进入./lib目录； 2. 在make.sh和setup.py文件中更改gpu_id参数。具体来说，您需在上述两个脚本中的第5、12、19行及第143行修改与关键字“-arch=”相关的设置（根据您的GPU型号选择适当的架构）。 不同GPU型号对应的建筑学如下： - TitanX (Maxwell/Pascal)：sm_52 - GTX 960M：sm_50 - GTX 108 (Titan)：sm_61 - Grid K520（AWS g2.2xlarge）
     
  • 基于PyTorch的VGG-11、VGG-16和VGG-19模型实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了经典的VGG网络架构中的三种型号（VGG-11、VGG-16及VGG-19），适用于图像分类任务。 VGG是一种经典的卷积神经网络架构，由牛津大学的研究团队提出。它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了很好的成绩，并成为了当时最先进的模型之一。VGG的主要特点是使用了非常小的卷积核（3x3）和深层网络结构，通过堆叠多个卷积层和池化层来提取图像特征。 基于Pytorch实现的VGG提供了一个方便的工具，使得用户可以轻松地使用VGG模型进行图像分类任务。通过加载预训练的VGG模型，用户可以快速地进行图像特征提取和分类。同时，Pytorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活性，使用户能够方便地进行模型的训练和调整。
     
  • PyTorch-CIFAR100：实现ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet和Inception等模型的CIFAR100实践
    优质
    本项目通过PyTorch框架在CIFAR-100数据集上实现了多种经典CNN模型，包括ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet及Inception等，旨在提供一个全面的学习和实验平台。 皮托奇·西法尔100 pytorch在cifar100上练习要求这是我的实验资料： - Python版本：3.6 - PyTorch版本：1.6.0 + cu101 - 张量板（TensorBoard）2.2.2 （可选） 使用说明： 1. 输入目录 $ cd pytorch-cifar100 2. 数据集 我将使用来自torchvision的cifar100数据集，因为它更方便。但我也保留了用于在数据集文件夹中编写您自己的数据集模块的示例代码，以供那些不知道如何编写的用户参考。 3. 运行TensorBoard（可选） 安装张量板： $ pip install tensorboard 创建runs目录: $ mkdir runs
     
  • PyTorch_FPN:基于PyTorch的FPN实现
    优质
    PyTorch_FPN是一款基于PyTorch框架开发的特征金字塔网络（FPN）实现工具，适用于目标检测和语义分割任务，提供高效、灵活的模型训练与部署方案。 FPN_pytorch 使用 PyTorch 实现 FPN。参考相关资料进行实现。
     
  • FasterRCNN: Faster RCNN的基础实现
    优质
    本项目基于深度学习框架实现了经典的Faster R-CNN目标检测算法，适用于多种图像识别任务。 Faster R-CNN的基本实现主要涉及几个关键步骤：首先建立一个基于区域建议网络（RPN）的候选框生成机制；然后在这些候选框上应用快速卷积神经网络进行目标分类与边界回归，从而提高检测效率和精度。这种方法结合了CNN的强大特征提取能力和Selective Search等传统方法的优势，大幅提升了物体检测的速度和准确性。
     
  • PyTorch下的ResNet和ResNeXt实现
    优质
    本文档详细介绍了如何在PyTorch框架下构建并训练ResNet与ResNeXt模型，适合深度学习研究者和技术爱好者参考。 def ResNet18(): return ResNet(resnet18_params, BasicBlock) def ResNet34(): return ResNet(resnet34_params, BasicBlock) def ResNet50(): return ResNet(resnet50_params, Bottleneck) def ResNet101(): return ResNet(resnet101_params, Bottleneck) def ResNet152(): return ResNet(resnet152_params, Bottleneck) def ResNeXt50_32x4d(): return ResNet(resnext50_32x4d_params, ResNeXtBlock) def ResNeXt101_32x8d(): return ResNet(resnext101_32x8d_params, ResNeXtBlock)
     
  • 利用Resnet、VGG和GoogLeNet进行海面舰船图像分类的PyTorch实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架，基于ResNet、VGG及GoogLeNet模型，旨在优化并实现海面舰船图像的有效分类，提升海洋监控系统的智能化水平。 机器学习与数据挖掘实验三：基于 Resnet、VGG 和 GoogLeNet 的海面舰船图像分类，采用 Pytorch 实现，包含数据集以及三种网络实现图像分类的源代码，并提供 gradcam 可解释性分析代码。
     
  • 基于PyTorch的VGG网络实现
    优质
    本项目使用Python深度学习框架PyTorch实现了经典的VGG神经网络模型，适用于图像分类任务。 本段落介绍如何基于PyTorch实现卷积神经网络的经典模型VGG，并使用CIFAR-10数据集进行实验。内容包括构建VGG网络模型、训练该模型以及测试其准确率。
     
  • 基于PyTorch的VGG网络实现
    优质
    本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了经典的VGG神经网络模型，适用于图像分类任务。 使用重复元素的网络（VGG）在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet作者对它们的卷积窗口、输出通道数和构造顺序做了大量的调整。虽然AlexNet表明了深度卷积神经网络可以取得出色的结果，但并没有提供简单的规则以指导后来的研究者如何设计新的网络。本章后续几节将介绍几种不同的深度网络设计思路。本节介绍VGG，它的名字来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group（VG）。VGG提出了可以通过重复使用简单的基础块来构建深度模型的思路。VGG块由连续使用多个填充为1、窗口形状固定的卷积层后接一个步幅为2、窗宽也为特定值的最大池化层组成。
     
  • CIFAR-100上的VGG-16 Tensorflow实现：源自vgg-cifar100的源码
    优质
    这段简介描述了一个基于TensorFlow框架的VGG-16神经网络模型在CIFAR-100数据集上进行图像分类任务的实现，代码借鉴了vgg-cifar100项目。 在CIFAR-100上使用VGG-16进行训练，并且加入了批量归一化（batchnorm）和dropout技术来优化网络性能。可以通过调整数据加载器类中的一个参数，轻松地将此代码修改为适用于CIFAR-10的数据集。 该模型在不增加额外数据的情况下，在CIFAR-100上达到了约64%的准确率，而该任务的最佳记录是75%。为了进一步提升性能至业界领先水平，我计划添加更多的训练参数进行优化。 请注意将“saves”文件夹下载到项目的主目录中，因为里面包含了必要的权重数据以支持模型运行。 以下是所采用的架构： 有用的资源链接（原文中的具体链接已省略）。