此代碼是我對maskrcnn的一些修改，基本還原所有內容，但更加簡潔，使代碼更易解讀。里面有很多注釋，非常詳細，可自己慢慢品味。 若有一些問題，歡迎指正與交流。 ...

我以為只有box能計算iou值，但我看了maskrcnn后，發現該模型對mask進行了iou的計算，該方法巧妙之處在於 mask1與mask2必須有相同的height and width，而后在同一 ...

關於mask-rcnn 網絡模型resnet101或resnet50的結構，相信很多讀者都能理解，或許還會覺得這一部分源碼解讀較為容易。而之后原始數據的處理及rpn網絡之后的數據處理較難，為此本 ...

查看了一些博客對HOG算子進行代碼實現，該算法常和SVM算法相結合，我個人覺得原因在於，該算法可以提取特征。 該特征是利用圖像本身的梯度及角度得到的信息，作為輸入的矢量，因此有了svm的輸入數據，而 ...

我已經根據resize_image（）函數的解析對原圖像與resize圖像進行了解析， 若有讀者想對原圖像與目標圖像不同尺寸驗證，可根據以下代碼，調整函數參數， 其細節如下： ...

我看了很多博客，也看了一些github大神的源碼，很多基於一個版本改寫而成。會將代碼分成很多小.py文件，如建立YOLO3網絡模塊就會用一個.py文件， 如建立共用iou計算就會放在utils.py ...

true_inputs= [array([[[102, 7, 45, 34], [ 19, 105, 82, 83], [ 84, 89, 70, 8], [ 57, 81, 138, 122 ...

如和將class中定義的變量打印或讀取出來，受maskrcnn的config.py的啟示，我將對該函數進行解釋。 我將介紹該函數前，需要對一些名詞進行解釋，如下： ①Ipython：ipython ...