1.cornerpooling的设计,个人觉得解释有些牵强。 这里的两个特征图如何解释,corner点为何是横向与纵向响应最强的点。如果仅仅当成一种奇特的池化方式,恰好也有着不错的效果,那倒是可 ...
Cornernet训练自己的数据 https: blog.csdn.net weixin article details 安装conda 下载本地安装包后离线安装 sh Anaconda . . Linux x .sh 编译器版本要求GCC . 安装方式:apt install software properties commonadd apt repository ppa:ubuntu too ...
2019-06-02 23:07 0 2126 推荐指数:
1.cornerpooling的设计,个人觉得解释有些牵强。 这里的两个特征图如何解释,corner点为何是横向与纵向响应最强的点。如果仅仅当成一种奇特的池化方式,恰好也有着不错的效果,那倒是可 ...
论文名称:CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 论文链接:https://arxiv.org/abs/1808.01244 代码链接:https://github.com/princeton-vl/CornerNet 简介 ...
1. 下载预训练权重文件 YOLOv3使用在Imagenet上预训练好的模型参数(文件名称: darknet53.conv.74,大小76MB)基础上继续训练。 darknet53.conv.74下载链接: https://pjreddie.com/media/files ...
一 、把20类改成1类 cfg/voc.data文件中: classes 改成1 names=data/pasacal.names。 pasacal.names这一个文件要存在 ...
参考 https://blog.csdn.net/weixin_41765699/article/details/100118353 ...
labllmg标注,得到xml文件,xml转成csv,csv转成tfrecord,就是跑几个脚本。 设置配置文件 到object dection github寻找配置文件sample 如果你下载 ...
https://github.com/sfzhang15/RefineDet 1、编译安装 cp Makefile.config.example Makefile.config make all -j4 make pycaffe 2、训练 (1)原作只提供了resnet101 ...
前沿 最近在用目标检测方面的项目,所选择的算法是yolov3(该算法的优点是:既有速度也有精度)。由于自己在实现该算法的时候遇到了不少坑,所以结合自己在该过程中遇到的问题以及对应解决思路整理一下,让需要的人可以少走些弯路,节约时间。 总体来说,可分为四步进行操作:1.标注数据(我的上一篇博客 ...