使用TensorFlow训练综合FPN和Faster-RCNN的目标检测模型

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Faster-RCNN已经推出几年了,尽管其后有相当多另辟蹊径的方法,比如SSD和YOLO,等等,但目前其仍是目标检测领域精度最优的模型之一。而最近推出的FPN模型,更是融合神经网络中不同层之间的特征,对目标检测的大小物体兼顾,从而达到了最好的检测结果。比如,COCO目标检测的Leaderboard前几名目前无不是基于FPN进行的各种改进。

我想着将FPN与Faster-RCNN结合使用,GitHub上目前一共有3个类似的Repositories:

FPN_TensorflowFastFPNFPN

我将它们分别clone了下来,并试着调试使用,最后发现最好用的是FPN_Tensorflow,而其他两个,在调试和使用中,要么碰到各种问题,提issue未获解决;要么虽然跑通了,但无法测试模型的效果,也没有评估模型mAP的程序。

在 2018-03-18 发布于 人工智能 类别下以来已有1,095人读过本文
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以Detectron用自己的数据集训练目标检测模型

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前一段时间Facebook开源了其用于目标检测、识别和分割的框架——Detectron,该框架携带了这一领域里的经典和最新算法,诸如Faster-RCNN、RetinaNet、Mask-RCNN,等等。这绝对是造福这一领域从业者和研究者的事情,当然,也成了这一领域绕不开的东西了。

Detectron自带了可以基于Pascal VOC以及COCO数据集的模型训练方法。不过Detectron十分易用,即使训练自己的数据集,操作起来也十分简单方便。本文对此进行一下简单介绍和总结。

在 2018-03-10 发布于 人工智能 类别下以来已有1,655人读过本文
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