学习Faster R-CNN代码rpn（六）
代码文件结构 bbox_transform.py # bounding box变换。 generate_anchors.py # 生成anchor，根据几种尺度和比例生成的anchor。 proposal_layer.py # 通过将估计的边界框变换应用于一组常规框 ...
原文：Faster R-CNN代码例子
主要参考文章： ，从编程实现角度学习Faster R CNN 附极简实现 经常是做到一半发现收敛情况不理想，然后又回去看看这篇文章的细节。 另外两篇： ，Faster R CNN学习总结 这个主要是解释了 , 是怎么算的 ，目标检测中region proposal的作用 主要研究了两个版本的 pytorch 代码，第一篇文章作者的实现，以及其提及的最简实现 两个实现我都深入看了并且修改了。 Fas ...
2018-03-09 18:27 0 1353 推荐指数：
相关推荐
学习Faster R-CNN代码nms（七）
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression NMS) NMS就是去除冗余的检测框,保留最好的一个。 产生proposal后使用分类网络给出每个框的每类置信度,使 ...
学习Faster R-CNN代码demo（一）
注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码（PyTorch） jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行 下面是对代码的详细 ...
Faster R-CNN
 目标检测的复杂性由如下两个因素引起, 1. 大量的候选框需要处理, 2. 这些候选框的定位是很粗糙的, 必须被微调 Faster R-CNN 网络将提出候选框的网络(RPN)和检测网络(Fast R-CNN)融合到一个网络架构中, 从而很优雅的处理上面的两个问题, 即候选框的提出和候选框 ...
学习Faster R-CNN代码faster_rcnn（八）
Faster R-CNN源代码中faster_rcnn文件夹中包含三个文件 faster_rcnn.py，resnet.py，vgg16.py。 1.faster_rcnn.py注释 ref:https://blog.csdn.net/weixin_43872578 ...
Faster R-CNN(RPN)
最先进的目标检测网络依赖于区域生成算法来假设目标位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已经减少了检测网络的运行时间，但也暴露出区域建议计算是个瓶颈。这篇文章，引出一个区域生成网络（RPN）和检测网络共享全图的卷积特征，因此使得区域建议几乎没有任何开销。RPN是一个在每一个位置同时预测 ...
Faster R-CNN教程
Faster R-CNN教程 最后更新日期：2016年4月29日 本教程主要基于python版本的faster R-CNN，因为python layer的使用，这个版本会比matlab的版本速度慢10%，但是准确率应该是差不多的。 目前已经实现的有两种方式： Alternative ...
学习Faster R-CNN代码roi_pooling（三）
这一篇单独拿出来了解一下roi_pooling/src/roi_pooling.c中C代码： 说明我查过一些，但没有查到太多有用的信息，连百度#include <TH/TH.h>都百度不出太多信息，更不知道THFloatTensor_data，THFloatTensor_size具体 ...