定义了类imdb及相关操作，包括由box生成相应的roidb 翻转roidb 对相应roidb的recall评估 合并两个roidb。 ...
2016-12-07 16:45 0 2190 推荐指数：
---恢复内容开始--- MAP是衡量object dectection算法的重要criteria，然而一直没有仔细阅读相关代码，今天就好好看一下： 1. 测试test过程是由FRCN/tools/test_net.py中调用的test_net()完成 #from model.test ...
voc_eval.py : 输出某类别测试结果的rec , prec , ap 一、unique_boxes()函数 函数作用： 解析一个PASCAL VOC xml文件。返回值是key为('name', 'pose', 'truncated', 'difficult ...
需要学习链接： 使用pandas做预处理，https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/71698725 https://www.jianshu.com/p/8d3f929c9444 1.想法： 1.首先是要读取数据集，建立字典，将word转为 ...
论文看的云里雾里，希望通过阅读其代码来进一步了解。 参考：http://blog.csdn.net/sloanqin/article/details/51525692 首先是./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py，通过其main函数了解整个训练流程 ...
下面的介绍都是基于VGG16 的Faster RCNN网络，各网络的差异在于Conv layers层提取特征时有细微差异，至于后续的RPN层、Pooling层及全连接的分类和目标定位基本相同. 一）、整体框架 我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能 1)、Conv layers提取 ...
论文 论文翻译 Faster R-CNN 主要分为两个部分： RPN（Region Proposal Network）生成高质量的 region proposal； Fas ...
下面会介绍基于ResNet50的Mask RCNN网络，其中会涉及到RPN、FPN、ROIAlign以及分类、回归使用的损失函数等 介绍时所采用的MaskRCNN源码（python版本）来源于GitHub：https://github.com/matterport ...
Fast RCNN建立在以前使用深度卷积网络有效分类目标proposals的工作的基础上。使用了几个创新点来改善训练和测试的速度，同时还能增加检测的精确度。Fast RCNN训练VGG16网络的速度是RCNN速度的9倍，测试时的速度是其的213倍。与SPPnet对比，Fast RCNN训练 ...
