faster_rcnn mAP

【faster_rcnn mAP】的更多相关文章

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码最后部分:trainer.py .train.py , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现.首先是训练与测试的过程图: 还是要再次强调: AnchorTargetCreator和ProposalTargetCreator是为了生成训练的目标(或称ground truth),只在训练阶段用到,ProposalCreator是RPN为Fast R-CNN生成RoIs,在训练和测…

Faster_RCNN 3.模型准备(下)

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/ , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 首先在参考文章的基础上进一步详细绘制了模型的流程图.在上一篇博客中介绍了模型的上半部分,本文将对模型的下半部分做一介绍. Faster-RCNN流程图 1. roi_module.py from collections import namedtuple from string import Template import c…

Faster_RCNN 2.模型准备(上)

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/utils , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 一. 主要操作 1. bounding box回归: 目的是提高定位表现.在DPM与RCNN中均有运用. 1) RCNN版本: 在RCNN中,利用class-specific(特定类别)的bounding box regressor.也即每一个类别学一个回归器,然后对该类的bbox预测结果进行进一步微调.注意在回归的时候…

Faster_RCNN 1.准备工作

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 代码结构: simple-faster-rcnn-pytorch.py data __init__.py dataset.py util.py voc_dataset.py misc convert_caffe_pretain.py train_fast.py model utils nms __init__.py _nms_gpu_post.py build.py non_maximum_suppression.py __init_…

FPN在faster_rcnn中实现细节代码说明

代码参考自:https://github.com/DetectionTeamUCAS/FPN_Tensorflow 主要分析fpn多层金字塔结构的输出如何进行预测. FPN金字塔结构插入在faster_rcnn的特征图获取之后,在rpn结构之前. 具体代码如下所示: 代码结构追溯至FPN部分: train.py(line 46 :build_whole_detection_network函数) build_whole_network(line 372: build_whole_detectio…

mapreduce中一个map多个输入路径

package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text…

【faster_rcnn mAP】的更多相关文章

Faster_RCNN 4.训练模型

Faster_RCNN 3.模型准备(下)

Faster_RCNN 2.模型准备(上)

Faster_RCNN 1.准备工作

FPN在faster_rcnn中实现细节代码说明

mapreduce中一个map多个输入路径

.NET Core中间件的注册和管道的构建（3） ---- 使用Map/MapWhen扩展方法

Java基础Map接口+Collections工具类

Java基础Map接口+Collections