---恢復內容開始--- MAP是衡量object dectection算法的重要criteria,然而一直沒有仔細閱讀相關代碼,今天就好好看一下: 1. 測試test過程是由FRCN/tools/test_net.py中調用的test_net()完成 #from model.test ...
定義了類imdb及相關操作,包括由box生成相應的roidb 翻轉roidb 對相應roidb的recall評估 合並兩個roidb。 ...
2016-12-07 16:45 0 2190 推薦指數:
---恢復內容開始--- MAP是衡量object dectection算法的重要criteria,然而一直沒有仔細閱讀相關代碼,今天就好好看一下: 1. 測試test過程是由FRCN/tools/test_net.py中調用的test_net()完成 #from model.test ...
voc_eval.py : 輸出某類別測試結果的rec , prec , ap 一、unique_boxes()函數 函數作用: 解析一個PASCAL VOC xml文件。返回值是key為('name', 'pose', 'truncated', 'difficult ...
需要學習鏈接: 使用pandas做預處理,https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/71698725 https://www.jianshu.com/p/8d3f929c9444 1.想法: 1.首先是要讀取數據集,建立字典,將word轉為 ...
論文看的雲里霧里,希望通過閱讀其代碼來進一步了解。 參考:http://blog.csdn.net/sloanqin/article/details/51525692 首先是./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py,通過其main函數了解整個訓練流程 ...
下面的介紹都是基於VGG16 的Faster RCNN網絡,各網絡的差異在於Conv layers層提取特征時有細微差異,至於后續的RPN層、Pooling層及全連接的分類和目標定位基本相同. 一)、整體框架 我們先整體的介紹下上圖中各層主要的功能 1)、Conv layers提取 ...
論文 論文翻譯 Faster R-CNN 主要分為兩個部分: RPN(Region Proposal Network)生成高質量的 region proposal; Fas ...
下面會介紹基於ResNet50的Mask RCNN網絡,其中會涉及到RPN、FPN、ROIAlign以及分類、回歸使用的損失函數等 介紹時所采用的MaskRCNN源碼(python版本)來源於GitHub:https://github.com/matterport ...
Fast RCNN建立在以前使用深度卷積網絡有效分類目標proposals的工作的基礎上。使用了幾個創新點來改善訓練和測試的速度,同時還能增加檢測的精確度。Fast RCNN訓練VGG16網絡的速度是RCNN速度的9倍,測試時的速度是其的213倍。與SPPnet對比,Fast RCNN訓練 ...