1.fasterrcnnԴ?源码?ѵ??
2.第二十四章 解读Pytorch中多GPU并行计算教程
3.目标检测任务中,yolo,fasterrcnn和transformer哪个效果更
4.FasterRCNN系列之ROIAlign
5.Faster-rcnn 代码详解
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深度学习已经广泛应用于各个领域,主要应用场景包括物体识别、训练目标检测和自然语言处理。源码目标检测是训练物体识别和物体定位的综合,不仅要识别物体的源码类别,还要获取物体在图像中的训练搜索存储源码具体位置。目标检测算法的源码发展经历了多个阶段,从最初的训练R-CNN,到后来的源码Fast R-CNN、Faster R-CNN,训练再到yolo、源码SSD、训练yoloV2和yoloV3等。源码
1. R-CNN算法:年,训练R-CNN算法被提出,源码它奠定了two-stage方式在目标检测领域的应用。R-CNN的算法结构包括候选区域生成、区域特征提取和分类回归三个步骤。尽管R-CNN在准确率上取得了不错的成绩,但其速度慢,内存占用量大。
2. Fast R-CNN算法:为了解决R-CNN的速度问题,微软在年提出了Fast R-CNN算法。它优化了候选区域生成和特征提取两个步骤,通过RoI池化层将不同大小的候选区域映射到固定大小的特征图上,从而提高了运算速度。
3. Faster R-CNN算法:Faster R-CNN是微信易源码R-CNN的升级版,它引入了RPN(区域生成网络)来生成候选区域,摆脱了选择性搜索算法,从而大大提高了候选区域的生成速度。此外,Faster R-CNN还采用了RoI池化层,将不同大小的候选区域映射到固定大小的特征图上,进一步提高了运算速度。
4. YOLO算法:YOLO(You Only Look Once)算法是一种one-stage目标检测算法,它直接在输出层回归bounding box的位置和类别,从而实现one-stage。YOLO算法的网络结构包括卷积层、目标检测层和NMS筛选层。YOLO算法的优点是速度快,但准确率和漏检率不尽人意。
5. SSD算法:SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法结合了YOLO的速度和Faster R-CNN的准确率,它采用了多尺度特征图进行目标检测,从而提高了泛化能力。SSD算法的网络结构包括卷积层、目标检测层和NMS筛选层。
6. yoloV2算法:yoloV2在yolo的基础上进行了优化和改进,它采用了DarkNet-作为网络结构,并引入了多尺度特征图进行目标检测。此外,yoloV2还采用了数据增强和新的损失函数,进一步提高了准确率。
7. yoloV3算法:yoloV3是维修网站源码yoloV2的升级版,它采用了更深的网络结构,并引入了新的损失函数和数据增强策略。yoloV3在准确率和速度方面都有显著提升,是目前目标检测领域的主流算法之一。
总之,目标检测算法的发展经历了多个阶段,从最初的R-CNN,到后来的Fast R-CNN、Faster R-CNN,再到yolo、SSD、yoloV2和yoloV3等。这些算法各有优缺点,需要根据实际需求进行选择。当前目标检测领域的主要难点包括提高准确率、提高速度和处理多尺度目标等。
第二十四章 解读Pytorch中多GPU并行计算教程
在Pytorch中进行多GPU并行计算,可显著加速训练过程。教程代码在github.com/WZMIAOMIAO/d...,位于pytorch_classification模块下的train_multi_GPU文件夹内。两种常见多GPU使用方法:使用多块GPU加速训练。
下图展示了多GPU并行加速的训练时间对比。测试环境:Pytorch1.7,CUDA.1,使用ResNet模型与flower_photos数据集,BatchSize为,十三张源码GPU为Tesla V。通过左侧柱状图,可以看出多GPU加速效果并非线性倍增,涉及多GPU间的通信。
多GPU并行训练需注意,尽管Pytorch框架处理了部分工作,但需了解其背后机制。下图展示了使用单GPU与多GPU(不使用SyncBatchNorm)训练的曲线对比。不使用SyncBatchNorm时,多GPU训练结果与单GPU相近但速度快,使用SyncBatchNorm则能取得稍高的mAP。
Pytorch提供两种多GPU训练方法:DataParallel与DistributedDataParallel。DistributedDataParallel推荐使用,适用于多机多卡场景。下图展示了两者对比,DistributedDataParallel在单机多卡与多机多卡环境中表现更佳。
Pytorch中多GPU训练常用启动方式包括torch.distributed.launch与torch.multiprocessing。torch.distributed.launch更方便,官方多GPU训练FasterRCNN源码采用此方式。torch.multiprocessing提供更灵活的控制。使用torch.distributed.launch时,建议使用nvidia-smi指令确认GPU显存是否释放,避免资源占用导致训练问题。
train_multi_gpu_using_launch.py脚本基于已有知识扩展,涉及模型搭建与自定义数据集,更多细节请查看之前视频。拼团源码下载使用该脚本需通过torch.distributed.launch启动,设置nproc_per_node参数确定使用GPU数量。使用指令启动训练,指定GPU时需使用指定指令,如使用第1块和第4块GPU。
在使用torch.distributed.launch启动时,系统自动在os.environ中添加RANK、WORLD_SIZE、LOCAL_RANK参数,用于初始化进程组,分配GPU设备。All-Reduce操作在多GPU并行计算中至关重要。脚本代码已做注释,便于理解。要运行脚本,需先克隆项目,引入其他函数如模型与数据集部分。
目标检测任务中,yolo,fasterrcnn和transformer哪个效果更
本文探讨了在道路缺陷检测任务中,yolo、fasterrcnn以及transformer三个模型在加入特定技术后在效果上的表现。首先介绍了一个包含张crack(裂缝)类型的数据集,并通过数据增强扩充至张,按照8:1:1的比例进行训练、验证和测试数据集划分。
在基于yolov8的道路缺陷识别实验中,原始mAP(平均精度)为0.。通过引入特定技术,实验结果得到了显著提升。在加入WIOU(Wise IoU)后,mAP从0.提升至0.。WIOU是一个动态非单调聚焦机制,通过聚焦于普通质量的锚框,该方法有效提高了检测器的整体性能。在MS-COCO数据集上,WIOU应用于YOLOv7时,AP-从.%提升至.%。
在引入DCNV2后,mAP进一步提升至0.。DCNV2是DCN(深度与交叉网络)的升级版本,通过在DCN的基础上加入调制模块和多个调制后的DCN模块,提高了网络效率。该技术是基于DCN V2论文的改进,论文链接为arxiv.org/abs/....,进一步助力了小目标的检测效果。
加入PConv(Partial Convolution)后,mAP提升至0.。PConv旨在减少冗余计算和内存访问,从而更有效地提取空间特征,实现快速网络设计。论文详细介绍了PConv和FasterNet的改进,论文链接为arxiv.org/abs/....。FasterNet在各种设备上实现了更快的运行速度,且准确度有所提升。
最后,引入MobileViTAttention后,mAP从0.提升至0.。MobileViT是一种基于Transformer架构的轻量级模型,适用于图像分类任务,通过轻量级的注意力机制提取特征,同时保持较高的精度和较低的模型体积。论文详细介绍了MobileViT的特性,链接为arxiv.org/abs/....。
综上所述,加入WIOU、DCNV2、PConv和MobileViTAttention等技术后,yolov8在道路缺陷检测任务中的效果显著提升,mAP分别达到0.、0.、0.和0.,这些技术的引入为模型性能的提升提供了有力支持。
FasterRCNN系列之ROIAlign
ROIAlign研究背景
在图像分割领域,maskRCNN文章引入了ROIAlign,它基于FasterRCNN改造而来。FasterRCNN中的ROIPooling操作已不适用于图像分割问题,因为该操作存在两次量化过程,导致误差较大。图像分割本质上是逐像素分类问题,对误差的容忍度更低,因此,对ROIPooling的改进是必要的,ROIAlign应运而生,旨在解决这一问题。
ROIAlign的目标
ROIAlign不仅继承了ROIPooling的功能,还旨在降低量化误差。其目标包括:
1. 继续实现ROIPooling的功能;
2. 减小量化误差,提高精度;
3. 精确映射候选框,避免坐标取整带来的问题。
ROIAlign步骤图解
步骤1:获取backbone的输出特征块featureMap。
步骤2:映射候选框到特征图,确保坐标精确,避免取整误差。
步骤3:均匀划分特征图候选区域,确保划分结果的精确性。
步骤4:使用插值方法处理不完整区域,确保特征块的完整性和准确性。
双线插值原理
线性插值基于相邻两点的像素值求取某点值,但其偶然性可能导致误差。双线插值则通过利用多个相邻点求取某点值,提高了准确性。
结论
ROIAlign通过改进量化过程、精确映射候选框、均匀划分特征区域以及采用双线插值等方法,有效降低了量化误差,提升了图像分割的精度,成为了图像分割领域中不可或缺的工具。
Faster-rcnn 代码详解
在深入理解Faster-RCNN的实现过程中,关键部分是fasterRCNN.pytorch中的核心代码。首先,我们关注的是网络的输入数据,包括:coco数据集: 使用的预训练模型基于ResNet,锚框数量为3乘以4,即个。原始图像(P, Q)的尺寸不变,而输入网络(M, N)的图像是经过resize处理后的。
图像数据: im_data是一个4维数组,表示batch内的每张,尺寸为[batch, 3, M, N],所有都被统一调整到(M, N)大小。
图像信息: im_info包含每张的缩放比例等信息,形状为[batch, 3],如M, N和resize后的scale。
gt_boxes: 图像中真实目标的框信息,包括坐标和类别,最多个,实际数量由num_boxes记录。
num_boxes: 每张中真实框的数量,gt_boxes中不足的框用0填充。
整个Faster-RCNN的结构分为几个关键步骤:卷积特征提取: 通过RCNN_base网络,从输入图像中提取特征,输出为base_feat。
RPN网络: 用于计算RoI提议生成的loss,包括类别和边框回归,输出排序后的RoIs。
目标分配: 在训练阶段,通过RCNN_proposal_target确定每个RoI与gt_box的关联,用于计算类别和边框预测的loss。
RoI池化: 用roi_align方法将每个RoI转换为固定尺寸的特征图。
全连接层: 对特征图进行分类和边框预测,计算交叉熵和smooth_l1 loss。
在训练阶段,会根据上述步骤的损失进行反向传播更新网络参数。在测试阶段,通过bbox_transform_inv和nms进行后处理,得到最终的检测结果。 代码中的RPN网络涉及以下几个部分:RPN前置网络: 提供用于RoI提议的基础特征。
RPN提案生成: 通过RPN网络预测锚框的置信度和偏移。
目标锚框分配: 根据gt_boxes分配锚框的标签和目标偏移。
RPN损失: 计算RPN网络的loss。
而RCNN_proposal_target网络则负责gt_box和RoI的匹配,以及ROI Align的实现是后处理中的重要步骤,这里暂不详述。测试阶段的后处理包括修正RoIs并应用NMS来得到最终的检测结果。2024-12-26 00:45
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