本文结合CVPR 2018论文"Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships",详细解析Faster RCNN(tensorflow版本)代码 ...
.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题 我真是太菜 ,代码地址如下: https: github.com endernewton tf faster rcnn . 运行环境配置 代码的README里面说明了,环境要求既有是这个git里面的,还有就是rbg的caffe ...
2018-02-08 22:59 0 28334 推荐指数:
本文结合CVPR 2018论文"Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships",详细解析Faster RCNN(tensorflow版本)代码 ...
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 ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=2 # 设置使用的GPU tfconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) ...
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 ...
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 ...
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 ...
代码作用:梳理在使用RPN时代码运行流程,区别上一篇不使用RPN时的情形,运行流程主要涉及的py文件有demo.py、test.py、VGGnet_test.py 主要函数及作用: (1)demo.py函数为实例程序,主函数中首先get_network()获取推断过程要用的网络结果函数 ...
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>rpn>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); (1)输入blob:bottom[0]储存特征图信息 ...