Faster rcnn代码理解（1）
这段时间看了不少论文，回头看看，感觉还是有必要将Faster rcnn的源码理解一下，毕竟后来很多方法都和它有相近之处，同时理解该框架也有助于以后自己修改和编写自己的框架。好的开始吧～ 这里我们跟着Faster rcnn的训练流程来一步一步梳理，进入tools ...
原文：Faster rcnn代码理解（3）
紧接着之前的博客，我们继续来看faster rcnn中的AnchorTargetLayer层： 该层定义在lib gt rpn gt 中，见该层定义： 首先说一下这一层的目的是输出在特征图上所有点的anchors 经过二分类和回归 输入blob：bottom 储存特征图信息，bottom 储存gt框坐标,bottom 储存im info信息 输出blob：top 存储anchors的label值 ...
2017-08-08 16:27 2 4458 推荐指数：
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Faster rcnn代码理解（2）
接着上篇的博客，咱们继续看一下Faster RCNN的代码～ 上次大致讲完了Faster rcnn在训练时是如何获取imdb和roidb文件的，主要都在train_rpn()的get_roidb()函数中，train_rpn()函数后面的部分基本没什么需要讲的了，那我们再回到训练流程中 ...
Faster rcnn代码理解（4）
上一篇我们说完了AnchorTargetLayer层，然后我将Faster rcnn中的其他层看了，这里把ROIPoolingLayer层说一下； 我先说一下它的实现原理：RPN生成的roi区域大小是对应与输入图像大小（而且每一个roi大小都不同，因为先是禅城九种anchors，又经过回归 ...
Faster RCNN代码理解（Python）
转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步，准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入： 初始化参数：args = parse_args() 采用的是Python ...
A Simple Faster-RCNN 代码理解学习
写在前面的话 在弄清楚RCNN、Fast-RCNN和Faster-RCNN的原理和区别后，找到了一份开源代码（具体链接见参考资料第一条）研究。第一次看这份代码的时候，我直接去世(doge，pytorch也只是新手的我真的是原地爆炸，后来发现主要是自己沉不住气看，后面看另一篇博主的代码解析 ...
（原）faster rcnn的tensorflow代码的理解
转载请注明出处： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址： 论文：https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn：https://github.com ...
Faster RCNN代码解析
1.faster_rcnn_end2end训练 1.1训练入口及配置 1.2 数据准备 从train_net.py:combined_roidb(imdb_name)处开始，得到的是gt数据集。 输入：“voc_2007_trainval ...
Faster RCNN中RPN理解
如果把RPN看作一个黑盒子的话，我们最关心的问题是，输入和输出。RPN输入的是一张图片（更准确来说是feature map），输出输出一系列的矩形object proposals。 训练步骤：1.将 ...