这段代码包括由输入图片随机生成相应的RoIs,并生成相应的blobs,由roidb得到相应的 minibatch.其代码如下. # -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshi
RPN网络是faster与fast的主要区别,输入特征图,输出region proposals以及相应的分数. # -------------------------------------------------------- # Faster R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshick and
正弦图像: #coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)z=np.cos(x**2)#控制图形的长和宽单位为英寸,# 调用figure创建一个绘图对象,并且使它成为当前的绘图对象.plt.figure(figsize=(8,4))#$可以让字体变得跟好看#给所绘制的曲线一个名字,此名字在图示(legend)中显示.# 只要在字符串前后添加"$&qu
本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看