原文:解决 Faster R-CNN 图片中框不在一张图片上显示的问题

解决 Faster R CNN 图片中框不在一张图片上显示的问题 目录 解决 Faster R CNN 图片中框不在一张图片上显示的问题 发现问题 如何解决这个问题 参考issues 发现问题 在使用demo.py的时候,选取测试用的图片,放到demo,然后修改demo.py中对应的图片名称,然后进行测试: 发现:图片中被框出来的部分并没有完全到一张图片上去,经过多张图片的测试,可以发现,并不是一 ...

2018-08-24 15:25 0 1020 推荐指数:

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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 ...

Mon Jul 23 08:12:00 CST 2018 3 2651
一张图片中隐藏另一张图片

首先是在灰度图中隐藏灰度图 因为是交作业嘛,为了简单就依次在每个字节中隐藏信息,如果有什么不想让人看见的东西要隐藏,可以自己有选择性的隐藏 这里先得到两灰度图 将第二幅图片当作秘密图片插入一图,这里先将第二幅图置乱 这里采用的是菱形置乱的方法,即在菱形中从第一行开始从左向 ...

Sun Jun 14 06:03:00 CST 2015 0 13441
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 ...

Thu Apr 14 19:17:00 CST 2016 17 58293
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 ...

Fri Aug 03 01:19:00 CST 2018 0 3034
Faster R-CNN论文详解(解答问题

paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点 设计Region Proposal Networks【RPN】,利用CNN卷积操作后的特征图 ...

Thu Oct 19 05:35:00 CST 2017 0 1256
faster r-cnn cudnn版本不兼容问题

参考:https://blog.csdn.net/zoro_lov3/article/details/60581174 最新的faster r-cnn与cudnn 5.1不兼容,编译caffe-fast-rcnn 时会报代码错误。 In file included from ...

Sun Apr 22 06:17:00 CST 2018 0 1243
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 # 通过将估计的边界变换应用于一组常规 ...

Fri Aug 16 03:12:00 CST 2019 0 908
 
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