Faster rcnn代碼理解（1）
這段時間看了不少論文，回頭看看，感覺還是有必要將Faster rcnn的源碼理解一下，畢竟后來很多方法都和它有相近之處，同時理解該框架也有助於以后自己修改和編寫自己的框架。好的開始吧～ 這里我們跟着Faster rcnn的訓練流程來一步一步梳理，進入tools ...
原文：Faster rcnn代碼理解（3）
緊接着之前的博客，我們繼續來看faster rcnn中的AnchorTargetLayer層： 該層定義在lib gt rpn gt 中，見該層定義： 首先說一下這一層的目的是輸出在特征圖上所有點的anchors 經過二分類和回歸 輸入blob：bottom 儲存特征圖信息，bottom 儲存gt框坐標,bottom 儲存im info信息 輸出blob：top 存儲anchors的label值 ...
2017-08-08 16:27 2 4458 推薦指數：
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Faster rcnn代碼理解（4）
上一篇我們說完了AnchorTargetLayer層，然后我將Faster rcnn中的其他層看了，這里把ROIPoolingLayer層說一下； 我先說一下它的實現原理：RPN生成的roi區域大小是對應與輸入圖像大小（而且每一個roi大小都不同，因為先是禪城九種anchors，又經過回歸 ...
Faster RCNN代碼理解（Python）
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（原）faster rcnn的tensorflow代碼的理解
轉載請注明出處： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 參考網址： 論文：https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn：https://github.com ...
Faster RCNN代碼解析
1.faster_rcnn_end2end訓練 1.1訓練入口及配置 1.2 數據准備 從train_net.py:combined_roidb(imdb_name)處開始，得到的是gt數據集。 輸入：“voc_2007_trainval ...
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