I wanted to take a closer look at this layer(fasterRCNNLayers) by entering the following code[deepNetworkDesigner(lgraph)].
However, unlike what is in the paper(Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks), this layer did not implement alternating training.
As far as I can understand, you probably have meant "alternating training" as the four steps in the paper, i.e.,
train the RPN, then freeze RPN layers,
train RCNN, then freeze RCNN layers,
train RPN, then freeze RPN layers
train RCNN.
It is implemented in Computer Vision Toolbox! You can do this by changing TrainingMethod to 'four-step' if you change the training method of trainFasterRCNNObjectDetector. See the document for detailed explanation for this option.
Impossible de terminer l’action en raison de modifications de la page. Rechargez la page pour voir sa mise à jour.
Translated by
Sélectionner un site web
Choisissez un site web pour accéder au contenu traduit dans votre langue (lorsqu'il est disponible) et voir les événements et les offres locales. D’après votre position, nous vous recommandons de sélectionner la région suivante : .
Vous pouvez également sélectionner un site web dans la liste suivante :
Comment optimiser les performances du site
Pour optimiser les performances du site, sélectionnez la région Chine (en chinois ou en anglais). Les sites de MathWorks pour les autres pays ne sont pas optimisés pour les visites provenant de votre région.