maskrcnn_benchmark工程详解

本文详细介绍了maskrcnn_benchmark工程,包括其工程结构、网络设计如ResNet变体,以及如何配置和使用该框架。核心代码集中在maskrcnn_benchmark目录下,涉及RPN、ROI Heads等组件。在配置文件中修改MODEL.WEIGHT和数据预处理参数以适配自己的任务。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

maskrcnn_benchmark工程的github链接为:https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark

一、工程概览

该工程文件目录树如下:

maskrcnn_benchmark

    |——tools

                 |——train.net & test_net 分别为训练和测试网络的接口文件

    |——configs——*.yaml 配置文件,用户通过该文件向神经网络传递训练参数;

    |——maskrcnn_benchmark  核心代码文件夹

                            |——config

                                        |——defaults.py  定义了默认的训练参数,即网络需要的且未在*.yaml文件定义的参数

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

yuyuelongfly

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值