本文結合CVPR 2018論文"Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships",詳細解析Faster RCNN(tensorflow版本)代碼 ...
.目的 剛剛學習faster rcnn目標檢測算法,在嘗試跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代碼時候遇到很多問題 我真是太菜 ,代碼地址如下: https: github.com endernewton tf faster rcnn . 運行環境配置 代碼的README里面說明了,環境要求既有是這個git里面的,還有就是rbg的caffe ...
2018-02-08 22:59 0 28334 推薦指數:
本文結合CVPR 2018論文"Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships",詳細解析Faster RCNN(tensorflow版本)代碼 ...
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 ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=2 # 設置使用的GPU tfconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) ...
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 ...
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 ...
接着上篇的博客,咱們繼續看一下Faster RCNN的代碼~ 上次大致講完了Faster rcnn在訓練時是如何獲取imdb和roidb文件的,主要都在train_rpn()的get_roidb()函數中,train_rpn()函數后面的部分基本沒什么需要講的了,那我們再回到訓練流程中 ...
代碼作用:梳理在使用RPN時代碼運行流程,區別上一篇不使用RPN時的情形,運行流程主要涉及的py文件有demo.py、test.py、VGGnet_test.py 主要函數及作用: (1)demo.py函數為實例程序,主函數中首先get_network()獲取推斷過程要用的網絡結果函數 ...
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>rpn>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); (1)輸入blob:bottom[0]儲存特征圖信息 ...