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Pytorch Faster R-CNN测试中出现大小不匹配错误

PyTorch Faster R-CNN是一个用于目标检测的深度学习模型，它基于PyTorch框架实现。在进行测试时，有时会出现大小不匹配的错误。这个错误通常是由于输入图像的尺寸与模型期望的输入尺寸不一致导致的。

为了解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

检查输入图像的尺寸：确保输入图像的尺寸与模型期望的输入尺寸一致。通常情况下，模型会期望输入图像具有相同的宽度和高度。可以使用图像处理库（如OpenCV或PIL）来调整图像的尺寸，使其与模型的输入尺寸匹配。
调整模型的输入尺寸：如果输入图像的尺寸无法直接调整到与模型期望的输入尺寸一致，可以考虑调整模型的输入尺寸。在PyTorch中，可以通过修改模型的输入层来实现。具体而言，可以修改模型的转换层或调整输入图像的大小，使其与模型的输入尺寸匹配。
检查数据预处理过程：在进行目标检测时，通常需要对输入图像进行一些预处理操作，如归一化、裁剪或填充。确保预处理过程中没有引入尺寸不匹配的错误。可以检查数据预处理代码，确保对输入图像进行了正确的处理。
检查模型配置文件：如果使用了配置文件来定义模型的参数和设置，可以检查配置文件中的输入尺寸相关的参数，确保其与实际情况一致。

总结起来，解决PyTorch Faster R-CNN测试中出现大小不匹配错误的关键是确保输入图像的尺寸与模型期望的输入尺寸一致，并检查数据预处理过程和模型配置文件。通过这些步骤，可以有效地解决大小不匹配错误，并顺利进行目标检测任务。

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相关搜索:尝试加载PyTorch模型时出现大小不匹配运行时错误 pytorch交叉错误导致不匹配的批处理大小解包元组时出现元组大小不匹配错误大小写与范围不匹配时出现错误13 如何解决pytorch中多头注意力的大小不匹配？我在verilog中遇到“大小不匹配错误”。使用IF和范围代码时出现中的类型不匹配错误使用beam_search (huggingface库)生成文本时出现张量大小不匹配错误在mule3中拆分负载时出现类型不匹配错误 MNIST数据集上PyTorch中的张量形状不匹配错误，但合成数据上没有错误在Word 2013中打开PDF文件时出现结束标记不匹配错误在VBA中过滤SumProduct时，为什么会出现类型不匹配错误？excel VBA中的字符串拆分出现类型不匹配错误 VBA:从另一个列表中查找元素时出现类型不匹配错误在.NET框架中运行时，SQS中出现“请求签名不匹配”错误。但不是.NET核心为什么在从字符串中解析一个值之后比较它时会出现类型不匹配错误？在VBscript中，当我尝试将数组列表中的每个项目拆分为单个数组时，会出现类型不匹配错误 “条件表达式中的数据类型不匹配。”ms access中出现错误，我执行了所有建议的故障排除

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基于深度学习的计算机视觉应用之目标检测

目标检测作为图像处理和计算机视觉领域中的经典课题,在交通监控、图像检索、人机交互等方面有着广泛的应用。它旨在一个静态图像(或动态视频)中检测出人们感兴趣的目标对象。传统的目标检测算法中特征提取和分类决策分开进行，对特征选取的要求就更加严格，在面对复杂场景的时候很难得到理想效果。自Hinton教授提出深度学习理论，越来越多的研究人员发现在目标检测领域应用深度学习，可以有效提高检测效果和性能，于是深度学习在实时视频的目标检测开始获得大规模的应用。时至今日，其检测效率和精度已经有了极大提高。传统检测算法传

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一文概览主要语义分割网络：FCN,SegNet,U-Net...

图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来，语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分，但与计算机视觉中的其他领域很相似，自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割，语义分割才有了重大突破。

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Advanced CNN Architectures（R-CNN系列）

除了将该图像标记为猫外，还需要定位图中的猫，典型方法是在该猫周围画一个边界框，这个方框可以看做定义该方框的一系列坐标，(x,y) 可以是方框的中心w 和 h 分别表示方框的宽和高。要计算这些值我们可以使用典型分类 CNN，用到的很多相同结构。

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51 个深度学习目标检测模型汇总，论文、源码一应俱全！

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目标检测模型学习笔记

比起图像分类任务的数据扩增，目标检测的难点在于，要保持边界框和发生形变的图像之间的一致性 (Consistency) 。

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Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild

典型的目标检测假定训练和测试数据来自同一个理想分布，但是在实际中这通常是不满足的。这种分布的错误匹配将会导致一个明显的性能下降。这篇工作我们旨在提升目标检测的跨域鲁棒性。我们在两个层级上解决域偏移问题：(1)、图像级偏移，例如图像的风格、亮度等。(2)、实例级偏移，例如目标的外观、尺寸等。基于最近的最先进的目标检测器Faster R-CNN来构建我们的方法，我们设计了两个域适配组件，图像级和实例级，来减少域矛盾。这两个域适配组件基于H散度理论，并且用对抗训练方式训练的域分类器来实现。不同级别的域分类器用连续正则化进一步加强，目的是在Faster R-CNN模型上学习一个域不变RPN。使用多个数据集包括Cityscapes，KITTI，SIM10K等来评估我们新提出的方法。结果证明对各种域迁移场景的鲁邦目标检测，我们提出的方法很有效。

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[深度学习概念]·实例分割模型Mask R-CNN详解

Mask R-CNN是ICCV 2017的best paper，彰显了机器学习计算机视觉领域在2017年的最新成果。在机器学习2017年的最新发展中，单任务的网络结构已经逐渐不再引人瞩目，取而代之的是集成，复杂，一石多鸟的多任务网络模型。Mask R-CNN就是典型的代表。本篇大作的一作是何凯明，在该篇论文发表的时候，何凯明已经去了FaceBook。我们先来看一下，Mask R-CNN取得了何等的成果。

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R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

我们提出了基于区域的全卷积网络，用于精确和有效的目标检测。与之前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN)相比，我们的基于区域的检测器是全卷积的，几乎所有计算都在整个图像上共享。为了实现这一目标，我们提出了位置敏感的分数映射来解决图像分类中的平移不变性与目标检测中的平移方差之间的矛盾。因此，我们的方法可以很自然地采用完全卷积的图像分类器骨干网络，如最新的残差网络(ResNets)，用于目标检测。我们使用101层ResNet在PASCAL VOC数据集上显示了很有竞争的结果(例如，在2007年的集上显示了83.6%的mAP)。同时，我们的结果在测试时的速度为每张图像170ms，比Faster R-CNN对应图像快2.5-20倍。

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深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD

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Fast R-CNN

原文 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/62273673

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把Faster-RCNN的原理和实现阐述得非常清楚

这篇文章把Faster R-CNN的原理和实现阐述得非常清楚，于是我在读的时候顺便把他翻译成了中文。

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从FPN到Mask R-CNN，一文告诉你Facebook的计算机视觉有多强

翻译 | 人工智能头条（ID：AI_Thinker）参与 | 林椿眄本文概述了 Facebook AI Research（FAIR）近期在计算机视觉领域的研究进展，内容主要包括基础结构模块的创新、卷积神经网络、one shot 检测模块等，以及一些在实例分割方面的创新方法，并介绍了弱半监督学习方式下实例分割的研究进展。下面将逐一介绍，文中的一些引用可在文末的参考文献中找到。 ▌Feature Pyramid Networks（特征金字塔网络）首先，我们要介绍的是著名的特征金字塔网络[1](这是发表在

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一个maskrcnn的目标检测和实例分割的小例子

首先，本文并不是利用Pytorch从头去实现Faster RCNN、Mask RCNN这两个结构的文章。如果有意向去从头实现并了解每一步细节可以看看下面这些视频和博客：

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目标检测分割--Mask R-CNN

Mask R-CNN ICCV2017 best paper https://arxiv.org/pdf/1703.06870 Mask R-CNN= Faster R-CNN + FCN, 大致可以这么理解！

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关于图像分类、图像识别和目标检测异同

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。

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两阶段目标检测指南：R-CNN、FPN、Mask R-CNN

计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。

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【专知荟萃09】目标检测知识资料全集（入门/进阶/论文/综述/视频/代码等）

目标检测（物体检测, Object Detection) 专知荟萃入门学习进阶文章综述 Tutorial 视频教程代码领域专家入门学习图像目标检测（Object Detection）原理与实现（1-6） [http://www.voidcn.com/article/p-xnjyqlkj-ua.html] [http://www.voidcn.com/article/p-ypylfzuk-ua.html] [http://www.voidcn.com/article/p-pfihszbt-

目标检测四大开源神器：Detectron2/mmDetectron/darknet/SimpleDet

去年Amusi 盘点过：目标检测三大开源神器：Detectron2/mmDetectron/SimpleDet。大家反映内容很棒，不少同学开始用起来这些目标检测工具，不管用于发Paper还是做项目。

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目标检测：速度和准确性比较（Fater R-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet和YOLOv3）

文章来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91719437

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Object Detection系列（五） R-FCN

本文介绍了从FCN到Mask R-CNN的四个发展版本，重点介绍了Mask R-CNN并分析了其各版本之间的差异，对于Mask R-CNN的改进方向，作者从损失函数、训练策略和模型结构三个方面入手，提出了基于多任务学习的Mask R-CNN，并进行了详细的介绍与实验，结果表明基于多任务学习的Mask R-CNN在COCO数据集上大幅超越了之前的Mask R-CNN版本，实现了目标检测算法的重要突破。

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深度学习目标检测(object detection)系列（五） R-FCN

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/78525483

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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步，降低了检测网络的运行时间，但是暴露了区域提案计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个与检测网络共享全图像卷积特性的区域建议网络(RPN)，从而实现了几乎免费的区域建议。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的目标边界和目标得分。对RPN进行端到端训练，生成高质量的区域建议，Faster R-CNN对其进行检测。通过共享卷积特性，我们进一步将RPN和Faster R-CNN合并成一个单独的网络——使用最近流行的具有“Attention”机制的神经网络术语，RPN组件告诉统一的网络去哪里看。对于非常深的VGG-16型号，我们的检测系统在GPU上帧率为5帧(包括所有步骤)，同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度，每张图像只有300个proposal。在ILSVRC和COCO 2015年的比赛中，Faster R-CNN和RPN是在多个赛道上获得第一名的基础。

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深度 | 用于图像分割的卷积神经网络：从R-CNN到Mark R-CNN

选自Athelas 作者：Dhruv Parthasarathy 机器之心编译参与：王宇欣、hustcxy、黄小天卷积神经网络（CNN）的作用远不止分类那么简单！在本文中，我们将看到卷积神经网络（CNN）如何在图像实例分割任务中提升其结果。自从 Alex Krizhevsky、Geoff Hinton 和 Ilya Sutskever 在 2012 年赢得了 ImageNet 的冠军，卷积神经网络就成为了分割图像的黄金准则。事实上，从那时起，卷积神经网络不断获得完善，并已在 ImageNet 挑战上超

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SSD: Single Shot MultiBox Detector

本文提出了一个使用单一深度神经网络对图像中的目标进行检测的方法。本文的方法称为SSD，根据每个feature map位置不同的宽高比和尺度，将Bounding Box的输出离散为Bounding Box先验的集合。在预测时，网络产生置信度，认为每个先验对应感兴趣的目标，并对先验进行调整，以便更好地匹配目标的形状。此外，该网络结合了来自具有不同分辨率的多个特征图的预测，以自然地处理不同大小的目标。SSD模型相对于需要目标建议的方法(如R-CNN和MultiBox)是简单的，因为它完全抛弃了生成建议的步骤，并将所有计算封装在一个网络中。这使得SSD易于训练，并且易于集成到需要检测组件的系统中。在ILSVRC DET和PASCAL VOC数据集上的实验结果证实，SSD的性能与使用目标建议步骤的方法相当，但速度要快100-1000倍。与其他单阶段方法相比，SSD具有相似或更好的性能，为训练和推理提供了统一的框架。

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