【tf.image.crop_and_resize】的更多相关文章

TensofFlow函数: tf.image.crop_and_resize

tf.image.crop_and_resize( image, boxes, box_ind, crop_size, method='bilinear', extrapolation_value=0, name=None ) 从输入图像张量中提取crop(裁剪),并双线调整它们的大小(可能高宽比变化),到由crop_size指定的通用输出大小.这比从输入图像中提取固定大小切片并且不允许调整大小或宽高比变化的crop_to_bounding_box操作更普遍. 从输入image中返回一个crop…

关于 tf.image.crop_and_resize的使用

https://blog.csdn.net/m0_38024332/article/details/81779544 关于 tf.image.crop_and_resize 的使用  最近在学习fast-RCNN,在写ROI Pooling层看到说可以直接利用 tf.image.crop_and_resize .但是如何使用这个函数成了很大的问题,查网上很多资料都是复制加翻译从官网api来的,受个人的英语能力又接受不了,最后发帖求助解决了这个问题,兴致盎然分享一遍. 以下是相关的链接: 官网AP…

tf.image.crop_and_resize

https://blog.csdn.net/m0_38024332/article/details/81779544 将图片剪切下来,池化为固定大小.可以快速的对proposal进行池化…

深度学习实践-物体检测-faster-RCNN(原理和部分代码说明) 1.tf.image.resize_and_crop(根据比例取出特征层，进行维度变化) 2.tf.slice(数据切片) 3.x.argsort()(对数据进行排列,返回索引值) 4.np.empty(生成空矩阵) 5.np.meshgrid(生成二维数据) 6.np.where(符合条件的索引) 7.tf.gather取值

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,…

faster-rcnn 笔记

2019-02-18,15点00 ''' 下面是别人写的原始的笔记,我在上面自己补充了一些. ''' #https://www.cnblogs.com/the-home-of-123/p/9747963.html # 以voc数据集为例,按照imdb的命名,利用pascal_voc()函数生成不同的imdb ''' for year in ['2007', '2012']: for split in ['train', 'val', 'trainval', 'test']: name = 'vo…

（原）faster rcnn的tensorflow代码的理解

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址: 论文:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分:rpn网络和r…

faster rcnn源码阅读笔记1

自己保存的源码阅读笔记哈 faster rcnn 的主要识别过程(粗略) (开始填坑了): 一张3通道,1600*1600图像输入中,经过特征提取网络,得到100*100*512的feature map (设定stride = 16,这是坐标计算要用的),基于这个,生成100 * 100 * scale * aspdio 的anchor box,然后, 这个feature map 通过使用两个卷积网络分别回归目标非目标和bbox_dealta,两个,分别是rpn_objectness_predi…

『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四：FPN和ROIAlign的耦合

一.模块概述 上节的最后,我们进行了如下操作获取了有限的proposal, # [IMAGES_PER_GPU, num_rois, (y1, x1, y2, x2)] # IMAGES_PER_GPU取代了batch,之后说的batch都是IMAGES_PER_GPU rpn_rois = ProposalLayer( proposal_count=proposal_count, nms_threshold=config.RPN_NMS_THRESHOLD, # 0.7 name="ROI&q…

『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二：基于ReNet101的FPN共享网络暨TensorFlow和Keras交互简介

零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker…

『计算机视觉』FPN：feature pyramid networks for object detection

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度…